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syan
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a721625ba8
@ -1,318 +0,0 @@
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input: "data"
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|
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|
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|
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layer {
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
kernel_w: 3
|
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|
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|
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}
|
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}
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
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|
||||
}
|
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}
|
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layer {
|
||||
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|
||||
type: "Scale"
|
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|
||||
top: "bn0"
|
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|
||||
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|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
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|
||||
type: "ReLU"
|
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bottom: "bn0"
|
||||
top: "bn0"
|
||||
}
|
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layer {
|
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|
||||
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|
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|
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|
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|
||||
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|
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|
||||
kernel_w: 2
|
||||
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|
||||
stride_w: 2
|
||||
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|
||||
pad_w: 0
|
||||
}
|
||||
}
|
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|
||||
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|
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type: "Convolution"
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
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|
||||
kernel_w: 3
|
||||
stride_h: 1
|
||||
stride_w: 1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "bn1"
|
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type: "BatchNorm"
|
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bottom: "conv1"
|
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|
||||
batch_norm_param {
|
||||
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|
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|
||||
}
|
||||
}
|
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layer {
|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
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|
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|
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|
||||
}
|
||||
}
|
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layer {
|
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|
||||
type: "ReLU"
|
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|
||||
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|
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}
|
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layer {
|
||||
name: "pool1"
|
||||
type: "Pooling"
|
||||
bottom: "bn1"
|
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top: "pool1"
|
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|
||||
pool: MAX
|
||||
kernel_h: 2
|
||||
kernel_w: 2
|
||||
stride_h: 2
|
||||
stride_w: 2
|
||||
pad_h: 0
|
||||
pad_w: 0
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
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name: "conv2"
|
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type: "Convolution"
|
||||
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|
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|
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|
||||
num_output: 128
|
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|
||||
pad_h: 1
|
||||
pad_w: 1
|
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kernel_h: 3
|
||||
kernel_w: 3
|
||||
stride_h: 1
|
||||
stride_w: 1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "bn2"
|
||||
type: "BatchNorm"
|
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bottom: "conv2"
|
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top: "bn2"
|
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|
||||
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|
||||
eps: 0.001
|
||||
}
|
||||
}
|
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layer {
|
||||
name: "bn2_scale"
|
||||
type: "Scale"
|
||||
bottom: "bn2"
|
||||
top: "bn2"
|
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|
||||
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|
||||
}
|
||||
}
|
||||
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"
|
||||
}
|
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