Matconvnet Binario Options

Ho iniziato a utilizzare la CNN in MatConvNet con classificazione binaria di base. Ho 90 immagini in quanto vi sono un totale di 750 velivoli e le finestre di verità a terra. Utilizzando le caselle di terra ho estratto tutte le patch di immagine velivoli come campioni positivi e rendere le variabili per l'ingresso. ecco il codice MATLAB: Nel caso in cui se combino aerei (positivo) e non velivoli patch di immagine (negativo), allora il codice sarà così images. data sarà come tutte le images. labels Positivi tutti i negativi organizzerà i dati Tutti 1s Tutto 0 e images. set saranno images. set quelli (1, Npostrain) 2ones (1, Nposval) 3ones (1, Npostest) D: la cosa che mi fa confondere ecco: se vogliamo che 200 campioni per la formazione. Allora come la CNN avrà automaticamente campioni positivi e negativi, se i dati vengono memorizzati come in images. data e images. labels chiesto 18 gennaio alle 07:13 Si dovrebbe convalidare questo da soli. Prelevare campioni di dati e tracciare l'immagine durante la stampa l'etichetta corrispondente. Anche se ti dico ora se questo codice è corretto, che non posso per la via perché non ho accesso al set di dati e non riesco a provare il codice. Tuttavia si dovrà essere in grado di convalidare i dati in ogni modo lungo la strada per verificare che si sta imparando la cosa giusta. Perciò io vi consiglio di verificare che te stesso. Essa vi aiuterà a migliorare le vostre abilità di apprendimento profonde. Lo stesso indice per l'array di dati corrisponde allo stesso indice nella matrice etichette. Pertanto, se l'etichetta è 0 per un aereo sa che è falso e se non si sa che è vero. La rete in realtà non sa quale etichetta corrisponde a quale azione, si impara solo a discriminare tra le due classi. Suggerisco di lavoro attraverso il tutorial di mathconvnet (come questo: robots. ox. ac. uk vggpracticalscnnindex. html) per capire questi metodi di installazione concepts. Alternative I presupposti di base sono le stesse discusso in precedenza. In particolare, tutti i metodi richiedono MATLAB per essere configurato correttamente con un opportuno compilatore (di solito Xcode per Mac e per Linux GCC). Utilizzo della riga di comando Se si sviluppa MatConvNet su Mac OS X o Linus, può essere preferibile compilare la libreria utilizzando la riga di comando e la dotazione Makefile. La compilazione di una versione base della libreria Per compilare un (CPU-only) versione base dell'uso libreria: dovrebbe funzionare per un Mac con MATLAB R2014 installato nella sua posizione predefinita. L'altra architettura supportata è glnxa64 (per Linux). Nota: Sul Mac, strumento vlimreadjpeg utilizzerà il nativo di Mac OS X libreria grafica core grafico. Su Linux, utilizza invece libjpeg. Lo strumento può essere disattivata definendo ENABLEIMREADJPEG come un simbolo vuoto. L'opzione opzioni IMAGELIB può essere utilizzato per modificare la libreria di immagini utilizzata (ad esempio, per usare Libjpeg su Mac) e le opzioni di IMAGELIBCFLAGS e IMAGELIBLDFLAGS per specificare le opzioni di compilazione personalizzato e linker. Uso delle modalità verbose e debug Per compilare in modalità dettagliata, utilizzare l'opzione VERByes. Per esempio: Per compilare accendere i simboli di debug e fuori ottimizzazioni (utile per collegare un debugger a MATLAB ed eseguire il debug MatConvNet), utilizzare l'opzione DEBUGyes. Per esempio: Compilare il supporto GPU Il metodo di default per compilare il supporto GPU richiede una versione toolkit CUDA che corrisponde a uno MATLABs interna. La compilazione può apparire come: dovrebbe funzionare su un Mac con MATLAB R2014b. Utilizzando una versione non supportata toolkit CUDA Utilizzare l'opzione CUDAMETHODnvcc e l'opzione CUDAROOT. Per esempio: non dimenticare che è ora necessario eseguire MATLAB puntandolo verso le giuste librerie toolkit CUDA. Compilare il supporto CuDNN Utilizzare l'opzione ENABLECUDNNyes e l'opzione CUDNNROOT. Dal prompt dei comandi, questo può apparire come: Ulteriori esempi Compilare tutte le caratteristiche in MatConvNet in Mac OS X con MATLAB R2014b, CUDA 6.5 e CuDNN Release Candidate 2: Copyright copiare 2014-16 Il MatConvNet Team. error su cnnminst i 51 hi Sono nuovo di utilizzare CNN toolbox ho anche seguente errore tasso di apprendimento cambiato (0.000000 --gt 0,001 mila): il ripristino di formazione slancio: epoca 01: l'elaborazione batch 1 di 4. errore utilizzando. Le dimensioni della matrice devono corrispondere per binario matrice op. Errore nella vlnnsoftmax (linea 30) S S. bsxfun (meno. dzdY, sum (dzdY. Y, 3)) Errore in vlsimplenn (linea 211) res (i).dzdx vlnnsoftmax (res (i).x, res (i1).dzdx) Errore in cnntrain (linea 140 ) res vlsimplenn (netto, im, uno, res. Errore nella reidentificazione (linea 75) al netto, informazioni cnntrain (netto, imdb, getBatch, opts. train) io non so che cosa è sbagliato con i seguenti net. layers rete 1 CONV1 netti. strati struct (tipo, conv. filtri, 1e-4randn (5,5,3,32, singolo). pregiudizi, zeri (1, 32, singolo). stride, 1. pad, 2) 2 pool1 (piscina max) netti. layers struct (tipo, metodo piscina., max. piscina, 3 3. stride, 2. pad, 0 1 0 1) 10 IP1 net. layers struct (tipo, conv. filtri, 0.1randn (16,16,32, 64, singolo). pregiudizi, zeri (1,64, singolo). filtersLearningRate, 1. biasesLearningRate, 2. passo, 1. pad, 0) 11 IP2 net. layers struct (tipo, conv. filtri, 0.1randn (1, 1,64,119, singoli). pregiudizi, zeri (1.119, single). filtersLearningRate, 1. biasesLearningRate, 2. falcata, 1. pad, 0) 12 perdita net. layers struct (tipo, SoftMax) per favore mi guida in questo senso ho sarà davvero grati per questo aiuto