@@ -1,123 +0,0 @@ | |||||
input: "data" | |||||
input_dim: 1 | |||||
input_dim: 1 | |||||
input_dim: 30 | |||||
input_dim: 14 | |||||
layer { | |||||
name: "conv2d_1" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "data" | |||||
top: "conv2d_1" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 32 | |||||
bias_term: true | |||||
pad: 0 | |||||
kernel_size: 3 | |||||
stride: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "activation_1" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "conv2d_1" | |||||
top: "activation_1" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "max_pooling2d_1" | |||||
type: "Pooling" | |||||
bottom: "activation_1" | |||||
top: "max_pooling2d_1" | |||||
pooling_param { | |||||
pool: MAX | |||||
kernel_size: 2 | |||||
stride: 2 | |||||
pad: 0 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "conv2d_2" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "max_pooling2d_1" | |||||
top: "conv2d_2" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 64 | |||||
bias_term: true | |||||
pad: 0 | |||||
kernel_size: 3 | |||||
stride: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "activation_2" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "conv2d_2" | |||||
top: "activation_2" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "max_pooling2d_2" | |||||
type: "Pooling" | |||||
bottom: "activation_2" | |||||
top: "max_pooling2d_2" | |||||
pooling_param { | |||||
pool: MAX | |||||
kernel_size: 2 | |||||
stride: 2 | |||||
pad: 0 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "conv2d_3" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "max_pooling2d_2" | |||||
top: "conv2d_3" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 128 | |||||
bias_term: true | |||||
pad: 0 | |||||
kernel_size: 2 | |||||
stride: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "activation_3" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "conv2d_3" | |||||
top: "activation_3" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "flatten_1" | |||||
type: "Flatten" | |||||
bottom: "activation_3" | |||||
top: "flatten_1" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "dense_1" | |||||
type: "InnerProduct" | |||||
bottom: "flatten_1" | |||||
top: "dense_1" | |||||
inner_product_param { | |||||
num_output: 256 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "relu2" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "dense_1" | |||||
top: "relu2" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "dense2" | |||||
type: "InnerProduct" | |||||
bottom: "relu2" | |||||
top: "dense2" | |||||
inner_product_param { | |||||
num_output: 65 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "prob" | |||||
type: "Softmax" | |||||
bottom: "dense2" | |||||
top: "prob" | |||||
} |
@@ -1,95 +0,0 @@ | |||||
input: "data" | |||||
input_dim: 1 | |||||
input_dim: 3 | |||||
input_dim: 16 | |||||
input_dim: 66 | |||||
layer { | |||||
name: "conv1" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "data" | |||||
top: "conv1" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 10 | |||||
bias_term: true | |||||
pad: 0 | |||||
kernel_size: 3 | |||||
stride: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "relu1" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "conv1" | |||||
top: "conv1" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "max_pooling2d_3" | |||||
type: "Pooling" | |||||
bottom: "conv1" | |||||
top: "max_pooling2d_3" | |||||
pooling_param { | |||||
pool: MAX | |||||
kernel_size: 2 | |||||
stride: 2 | |||||
pad: 0 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "conv2" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "max_pooling2d_3" | |||||
top: "conv2" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 16 | |||||
bias_term: true | |||||
pad: 0 | |||||
kernel_size: 3 | |||||
stride: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "relu2" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "conv2" | |||||
top: "conv2" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "conv3" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "conv2" | |||||
top: "conv3" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 32 | |||||
bias_term: true | |||||
pad: 0 | |||||
kernel_size: 3 | |||||
stride: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "relu3" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "conv3" | |||||
top: "conv3" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "flatten_2" | |||||
type: "Flatten" | |||||
bottom: "conv3" | |||||
top: "flatten_2" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "dense" | |||||
type: "InnerProduct" | |||||
bottom: "flatten_2" | |||||
top: "dense" | |||||
inner_product_param { | |||||
num_output: 2 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "relu4" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "dense" | |||||
top: "dense" | |||||
} |
@@ -0,0 +1,11 @@ | |||||
将/Prj-Linux/lpr/model目录下的 | |||||
cascade.xml | |||||
CharacterRecognization.caffemodel | |||||
CharacterRecognization.prototxt | |||||
HorizonalFinemapping.caffemodel | |||||
HorizonalFinemapping.prototxt | |||||
SegmenationFree-Inception.caffemodel | |||||
SegmenationFree-Inception.prototxt | |||||
Segmentation.caffemodel | |||||
Segmentation.prototxt | |||||
放置在该目录 |
@@ -1,114 +0,0 @@ | |||||
input: "data" | |||||
input_dim: 1 | |||||
input_dim: 1 | |||||
input_dim: 22 | |||||
input_dim: 22 | |||||
layer { | |||||
name: "conv2d_12" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "data" | |||||
top: "conv2d_12" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 16 | |||||
bias_term: true | |||||
pad: 0 | |||||
kernel_size: 3 | |||||
stride: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "activation_18" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "conv2d_12" | |||||
top: "activation_18" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "max_pooling2d_10" | |||||
type: "Pooling" | |||||
bottom: "activation_18" | |||||
top: "max_pooling2d_10" | |||||
pooling_param { | |||||
pool: MAX | |||||
kernel_size: 2 | |||||
stride: 2 | |||||
pad: 0 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "conv2d_13" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "max_pooling2d_10" | |||||
top: "conv2d_13" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 16 | |||||
bias_term: true | |||||
pad: 0 | |||||
kernel_size: 3 | |||||
stride: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "activation_19" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "conv2d_13" | |||||
top: "activation_19" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "max_pooling2d_11" | |||||
type: "Pooling" | |||||
bottom: "activation_19" | |||||
top: "max_pooling2d_11" | |||||
pooling_param { | |||||
pool: MAX | |||||
kernel_size: 2 | |||||
stride: 2 | |||||
pad: 0 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "flatten_6" | |||||
type: "Flatten" | |||||
bottom: "max_pooling2d_11" | |||||
top: "flatten_6" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "dense_9" | |||||
type: "InnerProduct" | |||||
bottom: "flatten_6" | |||||
top: "dense_9" | |||||
inner_product_param { | |||||
num_output: 256 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "dropout_9" | |||||
type: "Dropout" | |||||
bottom: "dense_9" | |||||
top: "dropout_9" | |||||
dropout_param { | |||||
dropout_ratio: 0.5 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "activation_20" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "dropout_9" | |||||
top: "activation_20" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "dense_10" | |||||
type: "InnerProduct" | |||||
bottom: "activation_20" | |||||
top: "dense_10" | |||||
inner_product_param { | |||||
num_output: 3 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "prob" | |||||
type: "Softmax" | |||||
bottom: "dense_10" | |||||
top: "prob" | |||||
} |
@@ -1,318 +0,0 @@ | |||||
input: "data" | |||||
input_dim: 1 | |||||
input_dim: 3 | |||||
input_dim: 160 | |||||
input_dim: 40 | |||||
layer { | |||||
name: "conv0" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "data" | |||||
top: "conv0" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 32 | |||||
bias_term: true | |||||
pad_h: 1 | |||||
pad_w: 1 | |||||
kernel_h: 3 | |||||
kernel_w: 3 | |||||
stride_h: 1 | |||||
stride_w: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "bn0" | |||||
type: "BatchNorm" | |||||
bottom: "conv0" | |||||
top: "bn0" | |||||
batch_norm_param { | |||||
moving_average_fraction: 0.99 | |||||
eps: 0.001 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "bn0_scale" | |||||
type: "Scale" | |||||
bottom: "bn0" | |||||
top: "bn0" | |||||
scale_param { | |||||
bias_term: true | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "relu0" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "bn0" | |||||
top: "bn0" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "pool0" | |||||
type: "Pooling" | |||||
bottom: "bn0" | |||||
top: "pool0" | |||||
pooling_param { | |||||
pool: MAX | |||||
kernel_h: 2 | |||||
kernel_w: 2 | |||||
stride_h: 2 | |||||
stride_w: 2 | |||||
pad_h: 0 | |||||
pad_w: 0 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "conv1" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "pool0" | |||||
top: "conv1" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 64 | |||||
bias_term: true | |||||
pad_h: 1 | |||||
pad_w: 1 | |||||
kernel_h: 3 | |||||
kernel_w: 3 | |||||
stride_h: 1 | |||||
stride_w: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "bn1" | |||||
type: "BatchNorm" | |||||
bottom: "conv1" | |||||
top: "bn1" | |||||
batch_norm_param { | |||||
moving_average_fraction: 0.99 | |||||
eps: 0.001 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "bn1_scale" | |||||
type: "Scale" | |||||
bottom: "bn1" | |||||
top: "bn1" | |||||
scale_param { | |||||
bias_term: true | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "relu1" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "bn1" | |||||
top: "bn1" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "pool1" | |||||
type: "Pooling" | |||||
bottom: "bn1" | |||||
top: "pool1" | |||||
pooling_param { | |||||
pool: MAX | |||||
kernel_h: 2 | |||||
kernel_w: 2 | |||||
stride_h: 2 | |||||
stride_w: 2 | |||||
pad_h: 0 | |||||
pad_w: 0 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "conv2" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "pool1" | |||||
top: "conv2" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 128 | |||||
bias_term: true | |||||
pad_h: 1 | |||||
pad_w: 1 | |||||
kernel_h: 3 | |||||
kernel_w: 3 | |||||
stride_h: 1 | |||||
stride_w: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "bn2" | |||||
type: "BatchNorm" | |||||
bottom: "conv2" | |||||
top: "bn2" | |||||
batch_norm_param { | |||||
moving_average_fraction: 0.99 | |||||
eps: 0.001 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "bn2_scale" | |||||
type: "Scale" | |||||
bottom: "bn2" | |||||
top: "bn2" | |||||
scale_param { | |||||
bias_term: true | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "relu2" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "bn2" | |||||
top: "bn2" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "pool2" | |||||
type: "Pooling" | |||||
bottom: "bn2" | |||||
top: "pool2" | |||||
pooling_param { | |||||
pool: MAX | |||||
kernel_h: 2 | |||||
kernel_w: 2 | |||||
stride_h: 2 | |||||
stride_w: 2 | |||||
pad_h: 0 | |||||
pad_w: 0 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "conv_512_15" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "pool2" | |||||
top: "conv_512_15" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 512 | |||||
bias_term: true | |||||
pad_h: 0 | |||||
pad_w: 0 | |||||
kernel_h: 1 | |||||
kernel_w: 5 | |||||
stride_h: 1 | |||||
stride_w: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "batch_normalization_1" | |||||
type: "BatchNorm" | |||||
bottom: "conv_512_15" | |||||
top: "batch_normalization_1" | |||||
batch_norm_param { | |||||
moving_average_fraction: 0.99 | |||||
eps: 0.001 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "batch_normalization_1_scale" | |||||
type: "Scale" | |||||
bottom: "batch_normalization_1" | |||||
top: "batch_normalization_1" | |||||
scale_param { | |||||
bias_term: true | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "activation_1" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "batch_normalization_1" | |||||
top: "batch_normalization_1" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "conv_512_51" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "batch_normalization_1" | |||||
top: "conv_512_51" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 512 | |||||
bias_term: true | |||||
pad_h: 0 | |||||
pad_w: 0 | |||||
kernel_h: 5 | |||||
kernel_w: 1 | |||||
stride_h: 1 | |||||
stride_w: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "batch_normalization_2" | |||||
type: "BatchNorm" | |||||
bottom: "conv_512_51" | |||||
top: "batch_normalization_2" | |||||
batch_norm_param { | |||||
moving_average_fraction: 0.99 | |||||
eps: 0.001 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "batch_normalization_2_scale" | |||||
type: "Scale" | |||||
bottom: "batch_normalization_2" | |||||
top: "batch_normalization_2" | |||||
scale_param { | |||||
bias_term: true | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "activation_2" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "batch_normalization_2" | |||||
top: "batch_normalization_2" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "conv_1024_11" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "batch_normalization_2" | |||||
top: "conv_1024_11" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 1024 | |||||
bias_term: true | |||||
pad_h: 0 | |||||
pad_w: 0 | |||||
kernel_h: 1 | |||||
kernel_w: 1 | |||||
stride_h: 1 | |||||
stride_w: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "batch_normalization_3" | |||||
type: "BatchNorm" | |||||
bottom: "conv_1024_11" | |||||
top: "batch_normalization_3" | |||||
batch_norm_param { | |||||
moving_average_fraction: 0.99 | |||||
eps: 0.001 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "batch_normalization_3_scale" | |||||
type: "Scale" | |||||
bottom: "batch_normalization_3" | |||||
top: "batch_normalization_3" | |||||
scale_param { | |||||
bias_term: true | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "activation_3" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "batch_normalization_3" | |||||
top: "batch_normalization_3" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "conv_class_11" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "batch_normalization_3" | |||||
top: "conv_class_11" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 84 | |||||
bias_term: true | |||||
pad_h: 0 | |||||
pad_w: 0 | |||||
kernel_h: 1 | |||||
kernel_w: 1 | |||||
stride_h: 1 | |||||
stride_w: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "prob" | |||||
type: "Softmax" | |||||
bottom: "conv_class_11" | |||||
top: "prob" | |||||
} |
@@ -1,123 +0,0 @@ | |||||
input: "data" | |||||
input_dim: 1 | |||||
input_dim: 1 | |||||
input_dim: 30 | |||||
input_dim: 14 | |||||
layer { | |||||
name: "conv2d_1" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "data" | |||||
top: "conv2d_1" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 32 | |||||
bias_term: true | |||||
pad: 0 | |||||
kernel_size: 3 | |||||
stride: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "activation_1" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "conv2d_1" | |||||
top: "activation_1" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "max_pooling2d_1" | |||||
type: "Pooling" | |||||
bottom: "activation_1" | |||||
top: "max_pooling2d_1" | |||||
pooling_param { | |||||
pool: MAX | |||||
kernel_size: 2 | |||||
stride: 2 | |||||
pad: 0 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "conv2d_2" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "max_pooling2d_1" | |||||
top: "conv2d_2" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 64 | |||||
bias_term: true | |||||
pad: 0 | |||||
kernel_size: 3 | |||||
stride: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "activation_2" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "conv2d_2" | |||||
top: "activation_2" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "max_pooling2d_2" | |||||
type: "Pooling" | |||||
bottom: "activation_2" | |||||
top: "max_pooling2d_2" | |||||
pooling_param { | |||||
pool: MAX | |||||
kernel_size: 2 | |||||
stride: 2 | |||||
pad: 0 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "conv2d_3" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "max_pooling2d_2" | |||||
top: "conv2d_3" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 128 | |||||
bias_term: true | |||||
pad: 0 | |||||
kernel_size: 2 | |||||
stride: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "activation_3" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "conv2d_3" | |||||
top: "activation_3" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "flatten_1" | |||||
type: "Flatten" | |||||
bottom: "activation_3" | |||||
top: "flatten_1" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "dense_1" | |||||
type: "InnerProduct" | |||||
bottom: "flatten_1" | |||||
top: "dense_1" | |||||
inner_product_param { | |||||
num_output: 256 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "relu2" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "dense_1" | |||||
top: "relu2" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "dense2" | |||||
type: "InnerProduct" | |||||
bottom: "relu2" | |||||
top: "dense2" | |||||
inner_product_param { | |||||
num_output: 65 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "prob" | |||||
type: "Softmax" | |||||
bottom: "dense2" | |||||
top: "prob" | |||||
} |
@@ -1,95 +0,0 @@ | |||||
input: "data" | |||||
input_dim: 1 | |||||
input_dim: 3 | |||||
input_dim: 16 | |||||
input_dim: 66 | |||||
layer { | |||||
name: "conv1" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "data" | |||||
top: "conv1" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 10 | |||||
bias_term: true | |||||
pad: 0 | |||||
kernel_size: 3 | |||||
stride: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "relu1" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "conv1" | |||||
top: "conv1" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "max_pooling2d_3" | |||||
type: "Pooling" | |||||
bottom: "conv1" | |||||
top: "max_pooling2d_3" | |||||
pooling_param { | |||||
pool: MAX | |||||
kernel_size: 2 | |||||
stride: 2 | |||||
pad: 0 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "conv2" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "max_pooling2d_3" | |||||
top: "conv2" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 16 | |||||
bias_term: true | |||||
pad: 0 | |||||
kernel_size: 3 | |||||
stride: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "relu2" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "conv2" | |||||
top: "conv2" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "conv3" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "conv2" | |||||
top: "conv3" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 32 | |||||
bias_term: true | |||||
pad: 0 | |||||
kernel_size: 3 | |||||
stride: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "relu3" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "conv3" | |||||
top: "conv3" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "flatten_2" | |||||
type: "Flatten" | |||||
bottom: "conv3" | |||||
top: "flatten_2" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "dense" | |||||
type: "InnerProduct" | |||||
bottom: "flatten_2" | |||||
top: "dense" | |||||
inner_product_param { | |||||
num_output: 2 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "relu4" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "dense" | |||||
top: "dense" | |||||
} |
@@ -0,0 +1,9 @@ | |||||
将/Prj-Linux/lpr/model目录下的 | |||||
cascade.xml | |||||
CharacterRecognization.caffemodel | |||||
CharacterRecognization.prototxt | |||||
HorizonalFinemapping.caffemodel | |||||
HorizonalFinemapping.prototxt | |||||
Segmentation.caffemodel | |||||
Segmentation.prototxt | |||||
放置在该目录 |
@@ -1,114 +0,0 @@ | |||||
input: "data" | |||||
input_dim: 1 | |||||
input_dim: 1 | |||||
input_dim: 22 | |||||
input_dim: 22 | |||||
layer { | |||||
name: "conv2d_12" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "data" | |||||
top: "conv2d_12" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 16 | |||||
bias_term: true | |||||
pad: 0 | |||||
kernel_size: 3 | |||||
stride: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "activation_18" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "conv2d_12" | |||||
top: "activation_18" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "max_pooling2d_10" | |||||
type: "Pooling" | |||||
bottom: "activation_18" | |||||
top: "max_pooling2d_10" | |||||
pooling_param { | |||||
pool: MAX | |||||
kernel_size: 2 | |||||
stride: 2 | |||||
pad: 0 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "conv2d_13" | |||||
type: "Convolution" | |||||
bottom: "max_pooling2d_10" | |||||
top: "conv2d_13" | |||||
convolution_param { | |||||
num_output: 16 | |||||
bias_term: true | |||||
pad: 0 | |||||
kernel_size: 3 | |||||
stride: 1 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "activation_19" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "conv2d_13" | |||||
top: "activation_19" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "max_pooling2d_11" | |||||
type: "Pooling" | |||||
bottom: "activation_19" | |||||
top: "max_pooling2d_11" | |||||
pooling_param { | |||||
pool: MAX | |||||
kernel_size: 2 | |||||
stride: 2 | |||||
pad: 0 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "flatten_6" | |||||
type: "Flatten" | |||||
bottom: "max_pooling2d_11" | |||||
top: "flatten_6" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "dense_9" | |||||
type: "InnerProduct" | |||||
bottom: "flatten_6" | |||||
top: "dense_9" | |||||
inner_product_param { | |||||
num_output: 256 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "dropout_9" | |||||
type: "Dropout" | |||||
bottom: "dense_9" | |||||
top: "dropout_9" | |||||
dropout_param { | |||||
dropout_ratio: 0.5 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "activation_20" | |||||
type: "ReLU" | |||||
bottom: "dropout_9" | |||||
top: "activation_20" | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "dense_10" | |||||
type: "InnerProduct" | |||||
bottom: "activation_20" | |||||
top: "dense_10" | |||||
inner_product_param { | |||||
num_output: 3 | |||||
} | |||||
} | |||||
layer { | |||||
name: "prob" | |||||
type: "Softmax" | |||||
bottom: "dense_10" | |||||
top: "prob" | |||||
} |