Matconvnet 的一些记录

 

Matconvnet 的一些记录

 

Example code from ADNet: Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning [Paper]

GitHub：https://github.com/hellbell/ADNet

1. 加载一个模型，然后去掉某些层，，如将 Conv + fc 改为 全卷机的（only Conv）:

function [net, net_conv, net_fc] = split_dagNN(net)

net.move('cpu');
net_fc = copy(net);
net_conv = copy(net);

% remove the fc layers, only the convolutional layers remained. 
layer_names = {};
for ii = 1 : 10
    layer_names{ii} = net_fc.layers(ii).name;
end
net_fc.removeLayer(layer_names);
net_fc.rebuild();

% remove the convolutional layers, and only the fc layers remained. 
layer_names = {};
for ii = 11 : numel(net.layers)
    layer_names{ii-10} = net_conv.layers(ii).name;
end
net_conv.removeLayer(layer_names);
net_conv.rebuild(); 

net.move('gpu');

net_fc.rebuild();

 

2. 得到特定 layer 的索引和值（index 和 value）：

tutorial from：http://www.vlfeat.org/matconvnet/quick/

% run the CNN
net.eval({'data', im_}) ;

% obtain the CNN otuput
scores = net.vars(net.getVarIndex('prob')).value ;　　%% net.getVarIndex('prob')---> 是分类输出概率的那个 layer 的index XXX，然后 net.var(XXX).value 输出的是：对应 XXX 的特定概率值。
scores = squeeze(gather(scores)) ;　　%% gather 应该是将 GPU data 转为 CPU data 的方法 

 

3.