딥 러 닝 기반 이미지 매 칭 기술 테마 - [Patch - Based Matching 2] - matchnet - Trianing in Caffe frame

이 블 로 그 는 주로 실험 을 카페 에서 뛰 는 방법 을 소개 한다.서버 에 자주 사용 되 는 명령 이 몇 개 있 습 니 다.
1. 서버 와 로 컬 전송 데이터 scp - r../..  username@ip: ../..
2. ssh 로그 인 명령
데이터 에서 데 이 터 를 다운로드 한 후, 실행 자가 이미 작성 한 SHELL:

./run_gen_data.sh

실행 할 때 몇 가지 오 류 를 보고 합 니 다. 이미 선배 (matchnet 설정 과 실행) 가 있 습 니 다. 해결 방안 을 준비 해 두 었 으 니 도움 이 될 것 입 니 다.
사실 데이터 세트 를 만 들 때 그 중 한두 개 만 있 으 면 잘못 보고 할 수 있다.
그래서 네가 쓰 지 않 는 문 구 를 주석 해 버 리 면 이 문 제 를 해결 할 수 있다.
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논문 은 훈련 된 모델 을 제공 합 니 다. 데이터 세트 가 만들어 진 후에 이 모델 을 실행 할 수 있 습 니 다. 정확 한 확률 이 얼마 인지 보 세 요. 지금 우 리 는 자신의 모델 을 어떻게 훈련 해 야 합 니까?
mnist 로 Lenet 모델 을 훈련 시 키 는 예 는 3 단계 로 나 뉜 다. 1. 데이터 다운로드, 2. 데이터 세트 만 들 기, 3. 훈련 모델
훈련 셸 에서 호출:
./build/tools/caffe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt $@
이 를 통 해 알 수 있 듯 이 lenet solver. prototxt 파일 인 네트워크 구 해 파일 입 니 다. 이 파일 은 주로 구 해 네트워크, 경사도 하강 파라미터, 교체 횟수 등 매개 변 수 를 포함 하고 있 습 니 다. 손 으로 쓴 글꼴 의 solver. prototxt 파일 을 보 세 요.
이 파일 에서 우 리 는 교체 횟수, 테스트 간격, 학습 율 등 을 볼 수 있다.

# The train/test net protocol buffer definition  
net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt"        //          
# test_iter specifies how many forward passes the test should carry out.  
# In the case of MNIST, we have test batch size 100 and 100 test iterations,  
# covering the full 10,000 testing images.  
test_iter: 100                                         //test       batch_size =100, 100    ，  100 ，     10000       
# Carry out testing every 500 training iterations.        
test_interval: 500                                     //    500 ，      
# The base learning rate, momentum and the weight decay of the network. //    ：   ，  ，       
base_lr: 0.01  
momentum: 0.9  
weight_decay: 0.0005  
# The learning rate policy                            //    ：                
lr_policy: "inv"  
gamma: 0.0001  
power: 0.75  
# Display every 100 iterations                        //   100        
display: 100  
# The maximum number of iterations                    //        
max_iter: 10000  
# snapshot intermediate results                       //  5000         ，     examples/mnist/lenet  
snapshot: 5000  
snapshot_prefix: "examples/mnist/lenet"

 
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mnist 구조 에 대한 분석 을 통 해 우 리 는 글 쓴 이 가 데 이 터 를 만 드 는 코드 와 matchNet. py 파일 만 제공 하고 네트워크 구조 파일 과 네트워크 매개 변수 설정 파일 을 발표 하지 않 았 다 는 것 을 알 게 되 었 습 니 다. 좋 습 니 다. 자신 에 게 만 의지 할 수 있 습 니 다.
이렇게 많은 말 을 했 지만 자신의 모델 을 훈련 시 키 지 못 했 습 니 다. 그러나 이 화 제 는 끝나 지 않 았 습 니 다. 제 가 최근 에 완성 해 야 할 일 입 니 다. follow 를 환영 합 니 다.