model_def2.py 文件源码

def siamese_anchor(out_dim=100):
  n = caffe.NetSpec()
  n.data_a              = L.Input(name='data',
                                  shape=dict(dim=[1,1,225,225]))
  n.conv1_a, n.relu1_a  = conv_relu_triplet_dep(n.data_a, 15, 64, stride = 3)
  n.pool1_a = pooling(n.relu1_a, 3, stride=2)

  n.conv2_a, n.relu2_a  = conv_relu_triplet_dep(n.pool1_a, 5, 128)
  n.pool2_a = pooling(n.relu2_a, 3, stride=2)

  n.conv3_a, n.relu3_a  = conv_relu_triplet_dep(n.pool2_a, 3, 256)

  n.conv4_a, n.relu4_a  = conv_relu_triplet_dep(n.relu3_a, 3, 256)

  n.conv5_a, n.relu5_a  = conv_relu_triplet_dep(n.relu4_a, 3, 256)
  n.pool5_a = pooling(n.relu5_a, 3, stride=2)

  n.fc6_a, n.relu6_a    = fc_relu_triplet_dep(n.pool5_a, 512)

  n.fc7_a, n.relu7_a    = fc_relu_triplet_dep(n.relu6_a, 512)

  #n.fc8_a, n.feat_a     = fc_norm_triplet_dep(n.relu7_a, out_dim)
  n.feat_a     = fc_triplet_dep(n.relu7_a, out_dim)
  #n.norm_a = L.Normalize(n.feat_a,in_place=True)

  proto = n.to_proto()
  proto.name = 'SketchTriplet'
  return proto