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db68eb208e
188
appendix/caffe_prototxt/upconv_7.prototxt
Normal file
188
appendix/caffe_prototxt/upconv_7.prototxt
Normal file
|
@ -0,0 +1,188 @@
|
|||
name: "upconv_7"
|
||||
layer {
|
||||
name: "input"
|
||||
type: "Input"
|
||||
top: "input"
|
||||
input_param { shape: { dim: 1 dim: 3 dim: 142 dim: 142 } }
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv1_layer"
|
||||
type: "Convolution"
|
||||
bottom: "input"
|
||||
top: "conv1"
|
||||
convolution_param {
|
||||
num_output: 32
|
||||
kernel_size: 3
|
||||
stride: 1
|
||||
weight_filler {
|
||||
type: "gaussian"
|
||||
std: 0.01
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv1_relu_layer"
|
||||
type: "ReLU"
|
||||
bottom: "conv1"
|
||||
top: "conv1"
|
||||
relu_param {
|
||||
negative_slope: 0.1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv2_layer"
|
||||
type: "Convolution"
|
||||
bottom: "conv1"
|
||||
top: "conv2"
|
||||
convolution_param {
|
||||
num_output: 32
|
||||
kernel_size: 3
|
||||
stride: 1
|
||||
weight_filler {
|
||||
type: "gaussian"
|
||||
std: 0.01
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv2_relu_layer"
|
||||
type: "ReLU"
|
||||
bottom: "conv2"
|
||||
top: "conv2"
|
||||
relu_param {
|
||||
negative_slope: 0.1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv3_layer"
|
||||
type: "Convolution"
|
||||
bottom: "conv2"
|
||||
top: "conv3"
|
||||
convolution_param {
|
||||
num_output: 64
|
||||
kernel_size: 3
|
||||
stride: 1
|
||||
weight_filler {
|
||||
type: "gaussian"
|
||||
std: 0.01
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv3_relu_layer"
|
||||
type: "ReLU"
|
||||
bottom: "conv3"
|
||||
top: "conv3"
|
||||
relu_param {
|
||||
negative_slope: 0.1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv4_layer"
|
||||
type: "Convolution"
|
||||
bottom: "conv3"
|
||||
top: "conv4"
|
||||
convolution_param {
|
||||
num_output: 64
|
||||
kernel_size: 3
|
||||
stride: 1
|
||||
weight_filler {
|
||||
type: "gaussian"
|
||||
std: 0.01
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv4_relu_layer"
|
||||
type: "ReLU"
|
||||
bottom: "conv4"
|
||||
top: "conv4"
|
||||
relu_param {
|
||||
negative_slope: 0.1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv5_layer"
|
||||
type: "Convolution"
|
||||
bottom: "conv4"
|
||||
top: "conv5"
|
||||
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|
||||
num_output: 128
|
||||
kernel_size: 3
|
||||
stride: 1
|
||||
weight_filler {
|
||||
type: "gaussian"
|
||||
std: 0.01
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv5_relu_layer"
|
||||
type: "ReLU"
|
||||
bottom: "conv5"
|
||||
top: "conv5"
|
||||
relu_param {
|
||||
negative_slope: 0.1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv6_layer"
|
||||
type: "Convolution"
|
||||
bottom: "conv5"
|
||||
top: "conv6"
|
||||
convolution_param {
|
||||
num_output: 128
|
||||
kernel_size: 3
|
||||
stride: 1
|
||||
weight_filler {
|
||||
type: "gaussian"
|
||||
std: 0.01
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv6_relu_layer"
|
||||
type: "ReLU"
|
||||
bottom: "conv6"
|
||||
top: "conv6"
|
||||
relu_param {
|
||||
negative_slope: 0.1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv7_layer"
|
||||
type: "Deconvolution"
|
||||
bottom: "conv6"
|
||||
top: "conv7"
|
||||
convolution_param {
|
||||
num_output: 3
|
||||
kernel_size: 4
|
||||
stride: 2
|
||||
pad: 1
|
||||
weight_filler {
|
||||
type: "gaussian"
|
||||
std: 0.01
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "target"
|
||||
type: "MemoryData"
|
||||
top: "target"
|
||||
top: "dummy_label2"
|
||||
memory_data_param {
|
||||
batch_size: 1
|
||||
channels: 3
|
||||
height: 142
|
||||
width: 142
|
||||
}
|
||||
include: { phase: TRAIN }
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "loss"
|
||||
type: "EuclideanLoss"
|
||||
bottom: "conv7"
|
||||
bottom: "target"
|
||||
top: "loss"
|
||||
include: { phase: TRAIN }
|
||||
}
|
188
appendix/caffe_prototxt/vgg_7.prototxt
Normal file
188
appendix/caffe_prototxt/vgg_7.prototxt
Normal file
|
@ -0,0 +1,188 @@
|
|||
# adapted from https://github.com/lltcggie/waifu2x-caffe
|
||||
name: "vgg_7"
|
||||
layer {
|
||||
name: "input"
|
||||
type: "Input"
|
||||
top: "input"
|
||||
input_param { shape: { dim: 1 dim: 3 dim: 142 dim: 142 } }
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv1_layer"
|
||||
type: "Convolution"
|
||||
bottom: "input"
|
||||
top: "conv1"
|
||||
convolution_param {
|
||||
num_output: 32
|
||||
kernel_size: 3
|
||||
stride: 1
|
||||
weight_filler {
|
||||
type: "gaussian"
|
||||
std: 0.01
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv1_relu_layer"
|
||||
type: "ReLU"
|
||||
bottom: "conv1"
|
||||
top: "conv1"
|
||||
relu_param {
|
||||
negative_slope: 0.1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv2_layer"
|
||||
type: "Convolution"
|
||||
bottom: "conv1"
|
||||
top: "conv2"
|
||||
convolution_param {
|
||||
num_output: 32
|
||||
kernel_size: 3
|
||||
stride: 1
|
||||
weight_filler {
|
||||
type: "gaussian"
|
||||
std: 0.01
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv2_relu_layer"
|
||||
type: "ReLU"
|
||||
bottom: "conv2"
|
||||
top: "conv2"
|
||||
relu_param {
|
||||
negative_slope: 0.1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv3_layer"
|
||||
type: "Convolution"
|
||||
bottom: "conv2"
|
||||
top: "conv3"
|
||||
convolution_param {
|
||||
num_output: 64
|
||||
kernel_size: 3
|
||||
stride: 1
|
||||
weight_filler {
|
||||
type: "gaussian"
|
||||
std: 0.01
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv3_relu_layer"
|
||||
type: "ReLU"
|
||||
bottom: "conv3"
|
||||
top: "conv3"
|
||||
relu_param {
|
||||
negative_slope: 0.1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv4_layer"
|
||||
type: "Convolution"
|
||||
bottom: "conv3"
|
||||
top: "conv4"
|
||||
convolution_param {
|
||||
num_output: 64
|
||||
kernel_size: 3
|
||||
stride: 1
|
||||
weight_filler {
|
||||
type: "gaussian"
|
||||
std: 0.01
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv4_relu_layer"
|
||||
type: "ReLU"
|
||||
bottom: "conv4"
|
||||
top: "conv4"
|
||||
relu_param {
|
||||
negative_slope: 0.1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv5_layer"
|
||||
type: "Convolution"
|
||||
bottom: "conv4"
|
||||
top: "conv5"
|
||||
convolution_param {
|
||||
num_output: 128
|
||||
kernel_size: 3
|
||||
stride: 1
|
||||
weight_filler {
|
||||
type: "gaussian"
|
||||
std: 0.01
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv5_relu_layer"
|
||||
type: "ReLU"
|
||||
bottom: "conv5"
|
||||
top: "conv5"
|
||||
relu_param {
|
||||
negative_slope: 0.1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv6_layer"
|
||||
type: "Convolution"
|
||||
bottom: "conv5"
|
||||
top: "conv6"
|
||||
convolution_param {
|
||||
num_output: 128
|
||||
kernel_size: 3
|
||||
stride: 1
|
||||
weight_filler {
|
||||
type: "gaussian"
|
||||
std: 0.01
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv6_relu_layer"
|
||||
type: "ReLU"
|
||||
bottom: "conv6"
|
||||
top: "conv6"
|
||||
relu_param {
|
||||
negative_slope: 0.1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv7_layer"
|
||||
type: "Convolution"
|
||||
bottom: "conv6"
|
||||
top: "conv7"
|
||||
convolution_param {
|
||||
num_output: 3
|
||||
kernel_size: 3
|
||||
stride: 1
|
||||
weight_filler {
|
||||
type: "gaussian"
|
||||
std: 0.01
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "target"
|
||||
type: "MemoryData"
|
||||
top: "target"
|
||||
top: "dummy_label2"
|
||||
memory_data_param {
|
||||
batch_size: 1
|
||||
channels: 3
|
||||
height: 142
|
||||
width: 142
|
||||
}
|
||||
include: { phase: TRAIN }
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "loss"
|
||||
type: "EuclideanLoss"
|
||||
bottom: "conv7"
|
||||
bottom: "target"
|
||||
top: "loss"
|
||||
include: { phase: TRAIN }
|
||||
}
|
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