Мы новичок в caffe, но то, что мы видели до сих пор, выглядит очень многообещающе.
Прочитав несколько статей (1,2), мы хотели воспроизвести результат 1. , особенно о проблеме сегментации 4.
Мы загрузили модифицированный кофе с сайта 3 и смогли выполнить просто чтобы убедиться, что обученная сеть не работает с набором данных из 4.
Сначала мы думали, что сеть нужно обучать под конкретную задачу. Что приводит к проблеме, как выполнять «обучение от изображения к изображению (также известное как сквозное)» (4, обучающие данные).
Это привело нас к «целостному обнаружению вложенных краев» (hed, 2), где обучение от изображения к изображению , кажется, используется. С помощью hed мы смогли самостоятельно переобучить сеть. Но это не работает (это приводит ко всем изображениям 0 или 0,5 — черным изображениям :-(), если мы попытаемся обучить сеть набору данных 4. Для инициализации мы написали скрипт для расчета карты среднего значения, которую мы используем для набора данных 4.
Наши вопросы:
- Как мы можем воспроизвести результат, упомянутый в 1, запустив обучение изображений?
or
- Как вы тренируете сети, где у нас есть обучение от изображения к изображению?
- Поскольку у нас есть только 30 пар изображений, следует ли нам реализовать деформацию, как указано в 1/3 через matlab/python или в caffe уже есть функциональность?
- Мы упустили что-то простое из 1 или 2?
С уважением, Клаус и Бернхард
Ps: мы задали тот же вопрос в группе пользователей caffe и намерены опубликовать решения на обеих страницах местоположения.
