caffe 使用心得.

caffe官网提供了很多训练好的网络, 这些网络的权值和部署都有提供, 其中权值的后缀名是.caffemodel. 网络结构的一般名称是deploy.prototxt.

网络结构

网络结构一般包含这些内容:

• 网络结构: 指的是网络每一层网络的设置, 包括:
• input layer:
  • batch size
  • channel
  • image width
  • image height
• conv layer:
  • num of kernels (num of output)
  • kernel size
  • stride
  • pad
  • group
• pool layer:
  • pooling type
  • kernel size
  • stride
• norm layer
  • LRN norm
  • local size
  • alpha
  • beta
• type of activation function
  • type: relu
• fc layer (fully connect layer)
  • type: InnerProduct,
  • num of output
• drop layer (dropout layer)
  • dropout ratio
• prob layer (probability output layer)
  • type: soft max

网络权值

网络权值, 除了网络固定的参数, 比如: num of kernel, stride, pad, group, * ratio 等等. 网络权重是网络训练最终得到的非固定的参数, 也就是所有"核"的最终形态. 包括:

1. 卷积层的卷积核.
2. 全连接层的连接权重.

貌似就包括这两项内容.

理解

因此, 对于一个训练好的网络来说, 我们自定义的输入可以自行定义, 并不需要和原始网络的输入尺寸一致, 因为改变输入的尺寸并不影响已训练网络一层层的运行, 实际影响的只是一层层传递下去的feature map 的尺寸和原始的不一致.