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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 제작해왔다. 이러한 모델들은 단순 회귀부터 큰 크기의 시각 분류, 이미지 유사도에 대한 샴 네트워크, 연설과 로봇공학응용까지의 문제 범위에 적용하고 학습했다.
이러한 모델을 공유하는데 도움을 주기위해, 우리는 모델 Zoo 프레임 워크를 소개하고자한다.
- Caffe 모델 정보를 담고있는 표준 형태
- Github Gists 에/로부터 모델정보를 업로드/다운로드 하는 툴
- Gists에 모델 정보를 공유하기위한 중심 위키 페이지
일단, 우리는 제한을 받지않고 박스사용에서 벗어난 BVLC에 보냈다. 자세한사항은 BVLC 모델 라이센스을 보라 이런 것을의 각각의 것들은 아래에서 명시된 scripts/download_model_binary.py where 를 실행시켜서 다운로드 할수있다.
- models/bvlc_reference_caffenet의 BVLC 참조 CaffeNet
알렉스망(AlexNet)은 2012년 NIPS에서 크리쳅스키와 그의 동료들이 만든 심층 컨볼루션 신경 네트워크를 사용하는 이미지망 분류화에서 묘사된 버젼으로부터의 사소한 차이점을 사용해 ILSVRC 2012을 학습시켰다. (Trained by Jeff Donahue @jeffdonahue)
- models/bvlc_alexnet의 BVLC 알렉스망
알렉스망(AlexNet)은 2012년 NIPS에서 크리쳅스키와 그의 동료들이 만든 심층 컨볼루션 신경 네트워크를 사용하는 이미지망 분류화에서 묘사된 것과 거의 정확하게 ILSVRC 2012를 학습하였다.(Trained by Evan Shelhamer @shelhamer)
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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)
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models/bvlc_googlenet의 BVLC GoogLeNet GoogLeNet은 2014년 ILSVRC에서 스체게디와 그의 동료들이 만든 컨볼루션을 사용해 더욱 깊이 가기에서 묘사된 것과 거의 정확하게 ILSVRC 2012를 학습하였다. (Trained by Sergio Guadarrama @sguada)
Caffe 사용자들에 의해 만들어진 공동의 모델은 누구나 고칠수 있는 위키 페이지에 게시되어있다. 이러한 모델은 인용구와 라이센스 같은 그들 각각의 저자들의 컨디션에 대상이다. 당신의 모델을 공유해 주어서 감사하다.
Caffe 모델은 디렉토리에 포함된 것으로 주어진다.
- 해결사/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 인하시킨다.
scripts/upload_model_to_gist.sh 는 Github Gist로 모델 디렉토리 속 이진수가 아닌 파일을 업로드하며 Gist 아이디를 출력한다. 만약 gist_id가 이미 /readme.md의 일부라면, 존재하는 Gist를 업데이트 하면된다.
업로드를 테스트하기 위해서는 scripts/upload_model_to_gist.sh models/bvlc_alexnet를 시도해보라(후에 업로드된 gist를 삭제하는 것을 잊지마라)
모델정보를 다운로드하는것은 scripts/download_model_from_gist.sh <gist_id> 로 쉽게 될 것이다.
.caffemodel 파일에 어디에 호스트시킬지는 유저한테 달려있다. 우리는 BVLC에서 제공한 보델을 우리만의 서버레 호스트 시켰다. 드롭박스(Dropbox)또한 괜찮다.(팁:?dl=1이 URL 긑에 추가되는것을 확실히 하라.)
scripts/download_model_binary.py 는 /readme.md에 명시된 URL로부터 .caffemodel을 다운로드하고 SHA1를 확인한다.
BVLC에 의해 번들로 제공되는 Caffe 모델은 제한없이 사용가능하다.
이러한 모델들은 이미지망 프로젝트의 데이터와 저작권의 대상일수도 있는 인터넷 사진을 포함학 학습데이터로 학습했다.
우리의 현재 연구자들로써 이해는 이러한 학습된 모델 가중치의 공개배포로 놓여있어 제한이 없다는 것인데, 이는 오리지널 이미지들이 전체적이든 부분적이든 배포되지 않는게 없기 때문이다. 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 않는다.