-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 5
Caffe Documentation : Caffe Model Zoo (Kor)
Caffe 모델 Zoo (Caffe Model Zoo)
많은 연구자들과 공학자들은 모든 종류의 구조와 데이터를 사용해서 다양 업무에 대한 Caffe 모델들을 제작해왔습니다. 이러한 모델들은 단순 회귀모델부터 큰 규모의 시각 분류, 이미지 유사도에 대한 샴 네트워크, 연설과 로봇공학응용까지의 문제 범위에 적용하고 학습을 했습니다.
이러한 모델을 공유하는데 도움을 주기위해, 모델 Zoo 프레임 워크를 소개하고자합니다.
- Caffe 모델 정보를 담고있는 표준 형태
- Github Gists 에/로부터 모델정보를 업로드/다운로드 하는 툴
- Gists에 모델 정보를 공유하기위한 중심 위키 페이지
자세한사항은 BVLC 모델 라이센스를 참고하세요 이런 각각의 것들은 아래에서 명시된 scripts/download_model_binary.py where 를 실행시켜서 다운로드 할수있다.
- models/bvlc_reference_caffenet의 BVLC 참조 CaffeNet
알렉스넷(AlexNet)은 2012년 NIPS에서 크리쳅스키와 그의 동료들이 만든 심층 컨볼루션 신경 네트워크를 사용하는 이미지망 분류화에서 묘사된 버젼으로부터의 사소한 차이점을 사용해 ILSVRC 2012을 학습시켰습니다. (Trained by Jeff Donahue @jeffdonahue)
- models/bvlc_alexnet의 BVLC 알렉스넷
알렉스망(AlexNet)은 2012년 NIPS에서 크리쳅스키와 그의 동료들이 만든 심층 컨볼루션 신경 네트워크를 사용하는 이미지망 분류화에서 묘사된 것과 거의 정확하게 ILSVRC 2012를 학습했습니다.(Trained by Evan Shelhamer @shelhamer)
-
models/bvlc_reference_rcnn_ilsvrc13의 BVLC 참조 R-CNN ILSVRC-2013
2014년 CVPR에서 그리쉬크와 그의 동료들이 묘사한 R-CNN의 Caffe 구현 (Trained by Ross Girshick @rbgirshick)
-
models/bvlc_googlenet의 BVLC GoogLeNet GoogLeNet은 2014년 ILSVRC에서 스체게디와 그의 동료들이 만든 컨볼루션을 사용해 더욱 깊이 가기에서 묘사된 것과 거의 정확하게 ILSVRC 2012를 학습했습니다. (Trained by Sergio Guadarrama @sguada)
Caffe 사용자들에 의해 만들어진 공동의 모델은 누구나 고칠 수 있는 위키 페이지에 게시되어 있습니다.
Caffe 모델은 디렉토리에 포함된 것으로 주어진다.
- Solver/모델 prototxt
- readme.md 포함
- YAML 전문
- 이런 모델을 학습하기 위한 Caffe 버전 (해쉬태그 혹은 릴리즈 태그)
- [추가옵션] 학습된 .caffemodel의 URL와 SHA1파일
- [추가옵션] github gist 아이디
- 어떤 데이터와 모델이 모델링 선택 등에 대하여 학습했는지에 관한 정보
- 라이센스 정보
- 다른 도움적 정보들
Github Gist는 모델 정보의 유통지로 좋은 형태인데 이는 여러 파일들을 담을수 있고, 버전수정이 가능하며, 브라우저상의 신택스(syntax)를 강조하며 렌더링을 값을 인하시킵니다.
scripts/upload_model_to_gist.sh 는 Github Gist로 모델 디렉토리 속 이진수가 아닌 파일을 업로드하며 Gist 아이디를 출력합니다. 만약 gist_id가 이미 /readme.md의 일부라면, 존재하는 Gist를 업데이트 하면됩니다.
업로드를 테스트하기 위해서는 scripts/upload_model_to_gist.sh models/bvlc_alexnet를 시도해보세요(후에 업로드된 gist를 삭제하는 것을 잊지는 마시구요!)
모델정보를 다운로드하는것은 scripts/download_model_from_gist.sh <gist_id> 로 쉽게 될 것입니다.
.caffemodel 파일에 어디에 호스트시킬지는 사용자한테 달려있습니다. 우리는 BVLC에서 제공한 모델을 우리만의 서버에 호스트 시키었습니다. 드롭박스(Dropbox)또한 괜찮은 것 같아요.
scripts/download_model_binary.py 는 /readme.md에 명시된 URL로부터 .caffemodel을 다운로드하고 SHA1를 확인합니다.
BVLC에 의해 번들로 제공되는 Caffe 모델은 제한없이 사용이 가능합니다.
이러한 모델들은 이미지망 프로젝트의 데이터와 저작권의 대상일수도 있는 인터넷 사진을 포함학 학습데이터로 학습했습니다.
우리의 현재 연구자들로써 이해는 이러한 학습된 모델 가중치의 공개배포로 놓여있어 제한이 없다는 것인데, 이는 오리지널 이미지들이 전체적이든 부분적이든 배포되지 않는게 없기 때문입니다. 가중치가 오리지널 저작권 소유자의 이차적 저작물이고 그들이 이러한 저작권을 모은다는 해석이 일어남을 확장시키기 위해, UC Berkeley는 제한없이 가능한 널리 이 툴과 지식을 퍼트리기 위한 대학의 학문적인 미션에서 공정한 사용정신으로 우리의 현재 배포를 고려하는것을 책임지기보다 현재 배포를 사용하는 것이 다른이들에게 허락되는 것에 관해서는 책임을지지 않습니다.