├── README.md
├── caffe-mixdcnn.tar.gz
├── data
    ├── birdsnap_test.txt
    ├── birdsnap_train.txt
    ├── clef_flower_test.txt
    ├── clef_flower_train.txt
    ├── cub_2011_test.txt
    └── cub_2011_train.txt
├── devkit
    ├── README.md
    ├── base_model.prototxt
    └── generate_caffe_mixture_dcnn_prototxt.py
├── models
    ├── GoogleNet_birdsnap_6.prototxt
    ├── GoogleNet_birdsnap_solver_6.prototxt
    ├── GoogleNet_clef_flower_4.prototxt
    ├── GoogleNet_clef_flower_solver_4.prototxt
    ├── GoogleNet_cub_2011_4.prototxt
    └── GoogleNet_cub_2011_solver_4.prototxt
└── result.png


/README.md:
--------------------------------------------------------------------------------
 1 | # MixDCNN
 2 | 
 3 | ## Introduction
 4 | This Git contains trained models of MixDCNN for three fine-grained datasets, CUB200-2011 (http://www.vision.caltech.edu/visipedia/CUB-200-2011.html), Birdsnap (http://birdsnap.com/) and CLEF-FLower (http://www.imageclef.org/datasets). Training and testing split files are provided for all three datasets. 
 5 | 
 6 | This repository maintains links to MixDCNN caffe models used in the following paper:
 7 | 
 8 |     @inproceedings{GeWACV2016,
 9 |       author    = {ZongYuan Ge and Alex Bewley and Christopher McCool and Ben Upcroft and Peter Corke and Conrad Sanderson},
10 |       title     = {Fine-Grained Classification via Mixture of Deep Convolutional Neural Networks},
11 |       booktitle = {Winter Conference on the Applications of Computer Vision (WACV)},
12 |       publisher = {IEEE},
13 |       year      = {2016}
14 |     }
15 | 
16 | ## Model Files
17 | 
18 | The caffemodel weights for the best performing models can be downloaded from the links below:
19 | 
20 | 0. [MixDCNN-6xGoogleNet for BirdSnap](https://cloudstor.aarnet.edu.au/plus/index.php/s/GBU2lheAlUY8bCm/download)
21 | 0. [MixDCNN-4xGoogleNet for CLEF-Flower](https://cloudstor.aarnet.edu.au/plus/index.php/s/uVftj1Xg12h0AgY/download)
22 | 0. [MixDCNN-4xGoogleNet for CUB2011](https://cloudstor.aarnet.edu.au/plus/index.php/s/zuSOuC7ZiZy3yTn/download)
23 | 
24 | 
25 | ### Disclaimer 
26 | 0. While make LMDB for training and testing set, make sure resize then to 227 by 227 to match the trained parameters.
27 | 0. We have tested the model parameters with the recent Caffe (2016-01-30 2ef5847), you are welcomed to use the old Caffe version we provided (which is the version we trained our models on).  
28 | 0. To re-train or fine-tuning the models with our prototxt files, you need a decent GPU with 12GB memory (K40,K80,Titan X).
29 | 
30 | ### Result
31 | ![Result Table] https://github.com/zongyuange/MixDCNN/blob/master/result.png
32 | 
33 | ### More interesting works
34 | Please visit https://sites.google.com/view/zongyuange/home for details,
35 | or visit http://arma.sourceforge.net/vb100/ if you are interested in bird video dataset.
36 | 


--------------------------------------------------------------------------------
/caffe-mixdcnn.tar.gz:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/zongyuange/MixDCNN/0ef7633546e413aadc5102b859ff402f55f5da88/caffe-mixdcnn.tar.gz


--------------------------------------------------------------------------------
/data/birdsnap_test.txt:
--------------------------------------------------------------------------------
   1 | Coopers_Hawk/0561.jpg  0
   2 | Coopers_Hawk/0629.jpg  0
   3 | Coopers_Hawk/0717.jpg  0
   4 | Coopers_Hawk/1331.jpg  0
   5 | Coopers_Hawk/1847.jpg  0
   6 | Northern_Goshawk/2629.jpg  1
   7 | Northern_Goshawk/3329.jpg  1
   8 | Northern_Goshawk/3387.jpg  1
   9 | Northern_Goshawk/3413.jpg  1
  10 | Northern_Goshawk/3616.jpg  1
  11 | Sharp_shinned_Hawk/3785.jpg  2
  12 | Sharp_shinned_Hawk/3786.jpg  2
  13 | Sharp_shinned_Hawk/3929.jpg  2
  14 | Sharp_shinned_Hawk/4940.jpg  2
  15 | Sharp_shinned_Hawk/5003.jpg  2
  16 | Golden_Eagle/5479.jpg  3
  17 | Golden_Eagle/5696.jpg  3
  18 | Golden_Eagle/5799.jpg  3
  19 | Golden_Eagle/5978.jpg  3
  20 | Golden_Eagle/7006.jpg  3
  21 | White_tailed_Hawk/7839.jpg  4
  22 | White_tailed_Hawk/7844.jpg  4
  23 | White_tailed_Hawk/7945.jpg  4
  24 | White_tailed_Hawk/8062.jpg  4
  25 | White_tailed_Hawk/8164.jpg  4
  26 | Zone_tailed_Hawk/8306.jpg  5
  27 | Zone_tailed_Hawk/8335.jpg  5
  28 | Red_tailed_Hawk/8799.jpg  6
  29 | Red_tailed_Hawk/9193.jpg  6
  30 | Red_tailed_Hawk/9201.jpg  6
  31 | Red_tailed_Hawk/9924.jpg  6
  32 | Rough_legged_Hawk/11186.jpg  7
  33 | Rough_legged_Hawk/11336.jpg  7
  34 | Rough_legged_Hawk/11897.jpg  7
  35 | Rough_legged_Hawk/12960.jpg  7
  36 | Rough_legged_Hawk/13233.jpg  7
  37 | Red_shouldered_Hawk/13423.jpg  8
  38 | Red_shouldered_Hawk/13878.jpg  8
  39 | Red_shouldered_Hawk/14132.jpg  8
  40 | Red_shouldered_Hawk/15476.jpg  8
  41 | Red_shouldered_Hawk/15484.jpg  8
  42 | Broad_winged_Hawk/15781.jpg  9
  43 | Broad_winged_Hawk/15914.jpg  9
  44 | Broad_winged_Hawk/16173.jpg  9
  45 | Broad_winged_Hawk/16557.jpg  9
  46 | Broad_winged_Hawk/16558.jpg  9
  47 | Ferruginous_Hawk/17150.jpg  10
  48 | Ferruginous_Hawk/17931.jpg  10
  49 | Ferruginous_Hawk/17932.jpg  10
  50 | Ferruginous_Hawk/17933.jpg  10
  51 | Ferruginous_Hawk/17935.jpg  10
  52 | Swainsons_Hawk/18130.jpg  11
  53 | Swainsons_Hawk/18135.jpg  11
  54 | Swainsons_Hawk/18592.jpg  11
  55 | Swainsons_Hawk/18674.jpg  11
  56 | Common_Black_Hawk/20418.jpg  12
  57 | Common_Black_Hawk/20559.jpg  12
  58 | Common_Black_Hawk/20611.jpg  12
  59 | Common_Black_Hawk/20699.jpg  12
  60 | Common_Black_Hawk/20705.jpg  12
  61 | Northern_Harrier/20822.jpg  13
  62 | Northern_Harrier/21126.jpg  13
  63 | Northern_Harrier/21396.jpg  13
  64 | Northern_Harrier/21604.jpg  13
  65 | Northern_Harrier/21799.jpg  13
  66 | Swallow_tailed_Kite/23481.jpg  14
  67 | Swallow_tailed_Kite/23501.jpg  14
  68 | Swallow_tailed_Kite/23505.jpg  14
  69 | Swallow_tailed_Kite/23770.jpg  14
  70 | Swallow_tailed_Kite/23778.jpg  14
  71 | White_tailed_Kite/24002.jpg  15
  72 | White_tailed_Kite/24118.jpg  15
  73 | White_tailed_Kite/25257.jpg  15
  74 | White_tailed_Kite/25367.jpg  15
  75 | White_tailed_Kite/25517.jpg  15
  76 | Bald_Eagle/25676.jpg  16
  77 | Bald_Eagle/25922.jpg  16
  78 | Bald_Eagle/26131.jpg  16
  79 | Bald_Eagle/26336.jpg  16
  80 | Bald_Eagle/26775.jpg  16
  81 | Mississippi_Kite/28285.jpg  17
  82 | Mississippi_Kite/28319.jpg  17
  83 | Mississippi_Kite/28504.jpg  17
  84 | Mississippi_Kite/28582.jpg  17
  85 | Harriss_Hawk/28755.jpg  18
  86 | Harriss_Hawk/29786.jpg  18
  87 | Harriss_Hawk/29787.jpg  18
  88 | Harriss_Hawk/30467.jpg  18
  89 | Harriss_Hawk/30719.jpg  18
  90 | Snail_Kite/31366.jpg  19
  91 | Snail_Kite/31384.jpg  19
  92 | Snail_Kite/31551.jpg  19
  93 | Snail_Kite/31705.jpg  19
  94 | Snail_Kite/31847.jpg  19
  95 | Bushtit/32084.jpg  20
  96 | Bushtit/32514.jpg  20
  97 | Bushtit/32653.jpg  20
  98 | Bushtit/32768.jpg  20
  99 | Horned_Lark/33214.jpg  21
 100 | Horned_Lark/33365.jpg  21
 101 | Horned_Lark/33590.jpg  21
 102 | Horned_Lark/33863.jpg  21
 103 | Horned_Lark/33963.jpg  21
 104 | Belted_Kingfisher/34170.jpg  22
 105 | Belted_Kingfisher/34307.jpg  22
 106 | Belted_Kingfisher/34460.jpg  22
 107 | Belted_Kingfisher/34974.jpg  22
 108 | Belted_Kingfisher/35226.jpg  22
 109 | Pigeon_Guillemot/35557.jpg  23
 110 | Pigeon_Guillemot/35568.jpg  23
 111 | Pigeon_Guillemot/35777.jpg  23
 112 | Pigeon_Guillemot/35818.jpg  23
 113 | Black_Guillemot/35966.jpg  24
 114 | Black_Guillemot/35978.jpg  24
 115 | Black_Guillemot/36346.jpg  24
 116 | Black_Guillemot/36741.jpg  24
 117 | Common_Murre/37641.jpg  25
 118 | Common_Murre/38269.jpg  25
 119 | Common_Murre/38418.jpg  25
 120 | Northern_Pintail/42026.jpg  26
 121 | Northern_Pintail/42339.jpg  26
 122 | Northern_Pintail/42874.jpg  26
 123 | Northern_Pintail/43275.jpg  26
 124 | Northern_Pintail/43308.jpg  26
 125 | American_Wigeon/43939.jpg  27
 126 | American_Wigeon/44437.jpg  27
 127 | American_Wigeon/44572.jpg  27
 128 | American_Wigeon/45880.jpg  27
 129 | American_Wigeon/45881.jpg  27
 130 | Green_winged_Teal/49197.jpg  28
 131 | Green_winged_Teal/49207.jpg  28
 132 | Cinnamon_Teal/51293.jpg  29
 133 | Cinnamon_Teal/51300.jpg  29
 134 | Cinnamon_Teal/51356.jpg  29
 135 | Cinnamon_Teal/51906.jpg  29
 136 | Cinnamon_Teal/51987.jpg  29
 137 | Blue_winged_Teal/52323.jpg  30
 138 | Blue_winged_Teal/52814.jpg  30
 139 | Blue_winged_Teal/53186.jpg  30
 140 | Blue_winged_Teal/53522.jpg  30
 141 | Mottled_Duck/53971.jpg  31
 142 | Mottled_Duck/54132.jpg  31
 143 | Mottled_Duck/54152.jpg  31
 144 | Mottled_Duck/54243.jpg  31
 145 | Eurasian_Wigeon/54388.jpg  32
 146 | Eurasian_Wigeon/54555.jpg  32
 147 | Eurasian_Wigeon/54676.jpg  32
 148 | Eurasian_Wigeon/54713.jpg  32
 149 | Eurasian_Wigeon/55464.jpg  32
 150 | Mallard/56726.jpg  33
 151 | Mallard/57203.jpg  33
 152 | Mallard/57322.jpg  33
 153 | Mallard/58180.jpg  33
 154 | Mallard/58681.jpg  33
 155 | American_Black_Duck/59245.jpg  34
 156 | American_Black_Duck/59256.jpg  34
 157 | American_Black_Duck/59286.jpg  34
 158 | American_Black_Duck/59425.jpg  34
 159 | American_Black_Duck/59713.jpg  34
 160 | Gadwall/59958.jpg  35
 161 | Gadwall/60643.jpg  35
 162 | Gadwall/61533.jpg  35
 163 | Gadwall/62294.jpg  35
 164 | Gadwall/62311.jpg  35
 165 | Lesser_Scaup/62421.jpg  36
 166 | Lesser_Scaup/62593.jpg  36
 167 | Lesser_Scaup/62722.jpg  36
 168 | Lesser_Scaup/63628.jpg  36
 169 | Redhead/63952.jpg  37
 170 | Redhead/64063.jpg  37
 171 | Redhead/64076.jpg  37
 172 | Redhead/64087.jpg  37
 173 | Redhead/64730.jpg  37
 174 | Ring_necked_Duck/64909.jpg  38
 175 | Ring_necked_Duck/64935.jpg  38
 176 | Ring_necked_Duck/65894.jpg  38
 177 | Ring_necked_Duck/66435.jpg  38
 178 | Ring_necked_Duck/66469.jpg  38
 179 | Greater_Scaup/66983.jpg  39
 180 | Greater_Scaup/66991.jpg  39
 181 | Greater_Scaup/66994.jpg  39
 182 | Greater_Scaup/67058.jpg  39
 183 | Greater_Scaup/67306.jpg  39
 184 | Canvasback/68553.jpg  40
 185 | Canvasback/68559.jpg  40
 186 | Canvasback/69131.jpg  40
 187 | Canvasback/69181.jpg  40
 188 | Canvasback/69198.jpg  40
 189 | Bufflehead/69347.jpg  41
 190 | Bufflehead/69648.jpg  41
 191 | Bufflehead/69917.jpg  41
 192 | Bufflehead/70465.jpg  41
 193 | Common_Goldeneye/71199.jpg  42
 194 | Common_Goldeneye/71721.jpg  42
 195 | Common_Goldeneye/72137.jpg  42
 196 | Common_Goldeneye/72704.jpg  42
 197 | Barrows_Goldeneye/73549.jpg  43
 198 | Barrows_Goldeneye/73593.jpg  43
 199 | Barrows_Goldeneye/73720.jpg  43
 200 | Barrows_Goldeneye/73802.jpg  43
 201 | Barrows_Goldeneye/73832.jpg  43
 202 | Muscovy_Duck/75092.jpg  44
 203 | Muscovy_Duck/75804.jpg  44
 204 | Long_tailed_Duck/77218.jpg  45
 205 | Long_tailed_Duck/77250.jpg  45
 206 | Long_tailed_Duck/77429.jpg  45
 207 | Long_tailed_Duck/78640.jpg  45
 208 | Harlequin_Duck/79967.jpg  46
 209 | Hooded_Merganser/80811.jpg  47
 210 | Hooded_Merganser/81438.jpg  47
 211 | Hooded_Merganser/81601.jpg  47
 212 | Hooded_Merganser/82442.jpg  47
 213 | Hooded_Merganser/82812.jpg  47
 214 | Black_Scoter/83217.jpg  48
 215 | Black_Scoter/83219.jpg  48
 216 | White_winged_Scoter/83255.jpg  49
 217 | White_winged_Scoter/83338.jpg  49
 218 | White_winged_Scoter/83359.jpg  49
 219 | White_winged_Scoter/83487.jpg  49
 220 | White_winged_Scoter/83616.jpg  49
 221 | Surf_Scoter/83789.jpg  50
 222 | Surf_Scoter/83977.jpg  50
 223 | Surf_Scoter/83980.jpg  50
 224 | Surf_Scoter/84003.jpg  50
 225 | Surf_Scoter/84396.jpg  50
 226 | Common_Merganser/84984.jpg  51
 227 | Common_Merganser/85272.jpg  51
 228 | Common_Merganser/85681.jpg  51
 229 | Common_Merganser/86615.jpg  51
 230 | Common_Merganser/86750.jpg  51
 231 | Red_breasted_Merganser/87573.jpg  52
 232 | Red_breasted_Merganser/87821.jpg  52
 233 | Red_breasted_Merganser/87916.jpg  52
 234 | Red_breasted_Merganser/89049.jpg  52
 235 | Red_breasted_Merganser/89453.jpg  52
 236 | Ruddy_Duck/90005.jpg  53
 237 | Ruddy_Duck/90122.jpg  53
 238 | Ruddy_Duck/90492.jpg  53
 239 | Ruddy_Duck/90720.jpg  53
 240 | Ruddy_Duck/90907.jpg  53
 241 | Common_Eider/91152.jpg  54
 242 | Common_Eider/91585.jpg  54
 243 | Common_Eider/92543.jpg  54
 244 | Common_Eider/92807.jpg  54
 245 | Greater_White_fronted_Goose/93924.jpg  55
 246 | Greater_White_fronted_Goose/95002.jpg  55
 247 | Brant/95943.jpg  56
 248 | Brant/97845.jpg  56
 249 | Canada_Goose/99598.jpg  57
 250 | Canada_Goose/99607.jpg  57
 251 | Canada_Goose/99882.jpg  57
 252 | Canada_Goose/100020.jpg  57
 253 | Canada_Goose/100172.jpg  57
 254 | Cackling_Goose/100553.jpg  58
 255 | Cackling_Goose/100631.jpg  58
 256 | Snow_Goose/102677.jpg  59
 257 | Rosss_Goose/103945.jpg  60
 258 | Rosss_Goose/103958.jpg  60
 259 | Rosss_Goose/104063.jpg  60
 260 | Rosss_Goose/104111.jpg  60
 261 | Rosss_Goose/104283.jpg  60
 262 | Trumpeter_Swan/104768.jpg  61
 263 | Trumpeter_Swan/105885.jpg  61
 264 | Trumpeter_Swan/106043.jpg  61
 265 | Trumpeter_Swan/106156.jpg  61
 266 | Tundra_Swan/106805.jpg  62
 267 | Tundra_Swan/106813.jpg  62
 268 | Tundra_Swan/107380.jpg  62
 269 | Tundra_Swan/107872.jpg  62
 270 | Mute_Swan/108235.jpg  63
 271 | Mute_Swan/108298.jpg  63
 272 | Mute_Swan/108300.jpg  63
 273 | Mute_Swan/109158.jpg  63
 274 | Mute_Swan/110279.jpg  63
 275 | Fulvous_Whistling_Duck/112390.jpg  64
 276 | Fulvous_Whistling_Duck/112464.jpg  64
 277 | Fulvous_Whistling_Duck/112722.jpg  64
 278 | Fulvous_Whistling_Duck/112873.jpg  64
 279 | Fulvous_Whistling_Duck/112945.jpg  64
 280 | Anhinga/113028.jpg  65
 281 | Anhinga/113184.jpg  65
 282 | Anhinga/113972.jpg  65
 283 | Anhinga/114408.jpg  65
 284 | Anhinga/115393.jpg  65
 285 | White_throated_Swift/115462.jpg  66
 286 | Chimney_Swift/115602.jpg  67
 287 | Chimney_Swift/115603.jpg  67
 288 | Limpkin/116081.jpg  68
 289 | Limpkin/116454.jpg  68
 290 | Limpkin/116742.jpg  68
 291 | Limpkin/116859.jpg  68
 292 | Great_Egret/117822.jpg  69
 293 | Great_Egret/117886.jpg  69
 294 | Great_Egret/118110.jpg  69
 295 | Great_Egret/118708.jpg  69
 296 | Great_Egret/119258.jpg  69
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3078 | 106701.png 660
3079 | 17076.png 660
3080 | 79153.png 660
3081 | 91672.png 660
3082 | 37074.png 920
3083 | 102990.png 690
3084 | 20443.png 690
3085 | 37583.png 690
3086 | 44706.png 690
3087 | 51194.png 690
3088 | 5713.png 690
3089 | 69011.png 690
3090 | 79194.png 690
3091 | 82888.png 690
3092 | 84939.png 690
3093 | 85054.png 690
3094 | 110263.png 301
3095 | 41610.png 923
3096 | 57496.png 923
3097 | 63899.png 923
3098 | 77976.png 923
3099 | 85696.png 923
3100 | 86142.png 923
3101 | 15167.png 924
3102 | 2532.png 924
3103 | 29262.png 924
3104 | 3142.png 924
3105 | 69757.png 924
3106 | 80585.png 924
3107 | 104943.png 925
3108 | 105577.png 925
3109 | 70099.png 925
3110 | 106338.png 927
3111 | 13979.png 927
3112 | 32216.png 927
3113 | 27454.png 928
3114 | 60443.png 928
3115 | 8484.png 928
3116 | 87138.png 928
3117 | 90870.png 928
3118 | 17817.png 929
3119 | 19526.png 929
3120 | 25159.png 929
3121 | 28792.png 929
3122 | 68117.png 929
3123 | 87488.png 929
3124 | 41553.png 930
3125 | 76934.png 931
3126 | 79717.png 931
3127 | 29900.png 778
3128 | 105313.png 873
3129 | 9149.png 873
3130 | 91716.png 873
3131 | 99293.png 873
3132 | 11570.png 804
3133 | 5211.png 804
3134 | 65047.png 804
3135 | 8725.png 804
3136 | 89515.png 804
3137 | 21513.png 939
3138 | 51508.png 941
3139 | 5188.png 941
3140 | 70916.png 941
3141 | 7725.png 941
3142 | 80502.png 941
3143 | 15829.png 942
3144 | 22777.png 942
3145 | 68861.png 942
3146 | 73005.png 942
3147 | 82497.png 942
3148 | 12810.png 943
3149 | 27068.png 943
3150 | 41439.png 943
3151 | 64536.png 943
3152 | 78005.png 943
3153 | 12023.png 945
3154 | 43675.png 945
3155 | 25349.png 946
3156 | 93521.png 946
3157 | 33329.png 947
3158 | 3812.png 947
3159 | 40645.png 950
3160 | 79040.png 962
3161 | 7150.png 952
3162 | 99159.png 163
3163 | 11132.png 954
3164 | 2115.png 954
3165 | 80815.png 954
3166 | 40013.png 20
3167 | 32708.png 957
3168 | 72505.png 957
3169 | 7752.png 957
3170 | 44358.png 965
3171 | 45570.png 965
3172 | 54309.png 965
3173 | 68169.png 965
3174 | 72256.png 965
3175 | 74063.png 965
3176 | 25068.png 960
3177 | 21622.png 961
3178 | 25303.png 961
3179 | 6675.png 961
3180 | 82850.png 961
3181 | 106265.png 951
3182 | 50932.png 951
3183 | 98872.png 951
3184 | 35518.png 963
3185 | 43569.png 824
3186 | 45776.png 824
3187 | 698.png 824
3188 | 103408.png 958
3189 | 17749.png 958
3190 | 20073.png 958
3191 | 2999.png 958
3192 | 31192.png 958
3193 | 38567.png 958
3194 | 57112.png 958
3195 | 66715.png 958
3196 | 67468.png 958
3197 | 86915.png 958
3198 | 91413.png 958
3199 | 97674.png 958
3200 | 9992.png 958
3201 | 


--------------------------------------------------------------------------------
/devkit/README.md:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | # MixDCNN devkit
2 | 
3 | For the convienence of experimenting with different base model architectures we are working on a script to simplify the generation of the prototxt definition.
4 | 
5 | *Coming soon
6 | 


--------------------------------------------------------------------------------
/devkit/base_model.prototxt:
--------------------------------------------------------------------------------
  1 | layers {
  2 |   name: "conv1-EXPERT_NUM"
  3 |   type: CONVOLUTION
  4 |   bottom: "data"
  5 |   top: "conv1-EXPERT_NUM"
  6 |   blobs_lr: 1
  7 |   blobs_lr: 2
  8 |   weight_decay: 1
  9 |   weight_decay: 0  
 10 |   convolution_param {
 11 |     num_output: 96
 12 |     kernel_size: 11
 13 |     stride: 4
 14 |     weight_filler {
 15 |       type: "gaussian"
 16 |       std: 0.01
 17 |     }
 18 |     bias_filler {
 19 |       type: "constant"
 20 |       value: 0
 21 |     }
 22 |   }
 23 | }
 24 | layers {
 25 |   name: "relu1-EXPERT_NUM"
 26 |   type: RELU
 27 |   bottom: "conv1-EXPERT_NUM"
 28 |   top: "conv1-EXPERT_NUM"
 29 | }
 30 | layers {
 31 |   name: "pool1-EXPERT_NUM"
 32 |   type: POOLING
 33 |   bottom: "conv1-EXPERT_NUM"
 34 |   top: "pool1-EXPERT_NUM"
 35 |   pooling_param {
 36 |     pool: MAX
 37 |     kernel_size: 3
 38 |     stride: 2
 39 |   }
 40 | }
 41 | layers {
 42 |   name: "norm1-EXPERT_NUM"
 43 |   type: LRN
 44 |   bottom: "pool1-EXPERT_NUM"
 45 |   top: "norm1-EXPERT_NUM"
 46 |   lrn_param {
 47 |     local_size: 5
 48 |     alpha: 0.0001
 49 |     beta: 0.75
 50 |   }
 51 | }
 52 | layers {
 53 |   name: "conv2-EXPERT_NUM"
 54 |   type: CONVOLUTION
 55 |   bottom: "norm1-EXPERT_NUM"
 56 |   top: "conv2-EXPERT_NUM"
 57 |   blobs_lr: 1
 58 |   blobs_lr: 2
 59 |   weight_decay: 1
 60 |   weight_decay: 0
 61 |   convolution_param {
 62 |     num_output: 256
 63 |     pad: 2
 64 |     kernel_size: 5
 65 |     group: 2
 66 |     weight_filler {
 67 |       type: "gaussian"
 68 |       std: 0.01
 69 |     }
 70 |     bias_filler {
 71 |       type: "constant"
 72 |       value: 1
 73 |     }
 74 |   }
 75 | }
 76 | layers {
 77 |   name: "relu2-EXPERT_NUM"
 78 |   type: RELU
 79 |   bottom: "conv2-EXPERT_NUM"
 80 |   top: "conv2-EXPERT_NUM"
 81 | }
 82 | layers {
 83 |   name: "pool2-EXPERT_NUM"
 84 |   type: POOLING
 85 |   bottom: "conv2-EXPERT_NUM"
 86 |   top: "pool2-EXPERT_NUM"
 87 |   pooling_param {
 88 |     pool: MAX
 89 |     kernel_size: 3
 90 |     stride: 2
 91 |   }
 92 | }
 93 | layers {
 94 |   name: "norm2-EXPERT_NUM"
 95 |   type: LRN
 96 |   bottom: "pool2-EXPERT_NUM"
 97 |   top: "norm2-EXPERT_NUM"
 98 |   lrn_param {
 99 |     local_size: 5
100 |     alpha: 0.0001
101 |     beta: 0.75
102 |   }
103 | }
104 | layers {
105 |   name: "conv3-EXPERT_NUM"
106 |   type: CONVOLUTION
107 |   bottom: "norm2-EXPERT_NUM"
108 |   top: "conv3-EXPERT_NUM"
109 |   blobs_lr: 1
110 |   blobs_lr: 2
111 |   weight_decay: 1
112 |   weight_decay: 0
113 |   convolution_param {
114 |     num_output: 384
115 |     pad: 1
116 |     kernel_size: 3
117 |     weight_filler {
118 |       type: "gaussian"
119 |       std: 0.01
120 |     }
121 |     bias_filler {
122 |       type: "constant"
123 |       value: 1
124 |     }
125 |   }
126 | }
127 | layers {
128 |   name: "relu3-EXPERT_NUM"
129 |   type: RELU
130 |   bottom: "conv3-EXPERT_NUM"
131 |   top: "conv3-EXPERT_NUM"
132 | }
133 | layers {
134 |   name: "conv4-EXPERT_NUM"
135 |   type: CONVOLUTION
136 |   bottom: "conv3-EXPERT_NUM"
137 |   top: "conv4-EXPERT_NUM"
138 |   blobs_lr: 1
139 |   blobs_lr: 2
140 |   weight_decay: 1
141 |   weight_decay: 0
142 |   convolution_param {
143 |     num_output: 384
144 |     pad: 1
145 |     kernel_size: 3
146 |     group: 2
147 |     weight_filler {
148 |       type: "gaussian"
149 |       std: 0.01
150 |     }
151 |     bias_filler {
152 |       type: "constant"
153 |       value: 1
154 |     }
155 |   }
156 | }
157 | layers {
158 |   name: "relu4-EXPERT_NUM"
159 |   type: RELU
160 |   bottom: "conv4-EXPERT_NUM"
161 |   top: "conv4-EXPERT_NUM"
162 | }
163 | layers {
164 |   name: "conv5-EXPERT_NUM"
165 |   type: CONVOLUTION
166 |   bottom: "conv4-EXPERT_NUM"
167 |   top: "conv5-EXPERT_NUM"
168 |   blobs_lr: 1
169 |   blobs_lr: 2
170 |   weight_decay: 1
171 |   weight_decay: 0
172 |   convolution_param {
173 |     num_output: 256
174 |     pad: 1
175 |     kernel_size: 3
176 |     group: 2
177 |     weight_filler {
178 |       type: "gaussian"
179 |       std: 0.005
180 |     }
181 |     bias_filler {
182 |       type: "constant"
183 |       value: 1
184 |     }
185 |   }
186 | }
187 | layers {
188 |   name: "relu5-EXPERT_NUM"
189 |   type: RELU
190 |   bottom: "conv5-EXPERT_NUM"
191 |   top: "conv5-EXPERT_NUM"
192 | }
193 | layers {
194 |   name: "pool5-EXPERT_NUM"
195 |   type: POOLING
196 |   bottom: "conv5-EXPERT_NUM"
197 |   top: "pool5-EXPERT_NUM"
198 |   pooling_param {
199 |     pool: MAX
200 |     kernel_size: 3
201 |     stride: 2
202 |   }
203 | }
204 | layers {
205 |   name: "fc6-EXPERT_NUM"
206 |   type: INNER_PRODUCT
207 |   bottom: "pool5-EXPERT_NUM"
208 |   top: "fc6-EXPERT_NUM"
209 |   blobs_lr: 1
210 |   blobs_lr: 2
211 |   weight_decay: 1
212 |   weight_decay: 0
213 |   inner_product_param {
214 |     num_output: 4096
215 |     weight_filler {
216 |       type: "gaussian"
217 |       std: 0.005
218 |     }
219 |     bias_filler {
220 |       type: "constant"
221 |       value: 1
222 |     }
223 |   }
224 | }
225 | layers {
226 |   name: "relu6-EXPERT_NUM"
227 |   type: RELU
228 |   bottom: "fc6-EXPERT_NUM"
229 |   top: "fc6-EXPERT_NUM"
230 | }
231 | layers {
232 |   name: "drop6-EXPERT_NUM"
233 |   type: DROPOUT
234 |   bottom: "fc6-EXPERT_NUM"
235 |   top: "fc6-EXPERT_NUM"
236 |   dropout_param {
237 |     dropout_ratio: 0.5
238 |   }
239 | }
240 | layers {
241 |   name: "fc7-EXPERT_NUM"
242 |   type: INNER_PRODUCT
243 |   bottom: "fc6-EXPERT_NUM"
244 |   top: "fc7-EXPERT_NUM"
245 |   blobs_lr: 1
246 |   blobs_lr: 2
247 |   weight_decay: 1
248 |   weight_decay: 0
249 |   inner_product_param {
250 |     num_output: 4096
251 |     weight_filler {
252 |       type: "gaussian"
253 |       std: 0.005
254 |     }
255 |     bias_filler {
256 |       type: "constant"
257 |       value: 1
258 |     }
259 |   }
260 | }
261 | layers {
262 |   name: "relu7-EXPERT_NUM"
263 |   type: RELU
264 |   bottom: "fc7-EXPERT_NUM"
265 |   top: "fc7-EXPERT_NUM"
266 | }
267 | layers {
268 |   name: "drop7-EXPERT_NUM"
269 |   type: DROPOUT
270 |   bottom: "fc7-EXPERT_NUM"
271 |   top: "fc7-EXPERT_NUM"
272 |   dropout_param {
273 |     dropout_ratio: 0.5
274 |   }
275 | }
276 | layers {
277 |   name: "fc8-EXPERT_NUM"
278 |   type: INNER_PRODUCT
279 |   bottom: "fc7-EXPERT_NUM"
280 |   top: "fc8-EXPERT_NUM"
281 |   blobs_lr: 1
282 |   blobs_lr: 2
283 |   inner_product_param {
284 |     num_output: NUM_OUTPUTS
285 |     weight_filler {
286 |       type: "gaussian"
287 |       std: 0.01
288 |     }
289 |     bias_filler {
290 |       type: "constant"
291 |       value: 0
292 |     }
293 |   }
294 | }
295 | layers {
296 |   name: "prob_layer-EXPERT_NUM"
297 |   type: BNLL    
298 |   bottom: "fc8-EXPERT_NUM"
299 |   top: "fc8-EXPERT_NUM"
300 | }
301 | 


--------------------------------------------------------------------------------
/devkit/generate_caffe_mixture_dcnn_prototxt.py:
--------------------------------------------------------------------------------
  1 | # -*- coding: utf-8 -*-
  2 | """
  3 |     Created on Wed Aug 19 15:25:47 2015
  4 |     
  5 |     @author: alexbewley
  6 |     
  7 |     @detail: This is a modified version of an earlier script used for generating a caffe network prototxt file.
  8 |     See Usage below and Zongyuan Ge's mixture DCNN paper for more details.
  9 |     
 10 | """
 11 | import sys
 12 | 
 13 | if(len(sys.argv) < 4):
 14 |   print("Usage:\n$ python " + sys.argv[0] + " base-model.prototxt N K\n")
 15 |   print("Where:\n - base-model is the prototxt with special TAGS")
 16 |   print(" - N is the number of class outputs")
 17 |   print(" - K is the number of subset expert networks to replicate from the base model")
 18 |   exit()
 19 | 
 20 | base_model_definition = sys.argv[1]
 21 | num_outputs = int(sys.argv[2])
 22 | num_experts = int(sys.argv[3])
 23 | 
 24 | for s in range(num_experts):
 25 |   with open(base_model_definition,'r') as fin:
 26 |     for i,line in enumerate(fin):
 27 |       new_line = line.replace('EXPERT_NUM','se%d'%(s+1))
 28 |       new_line = new_line.replace('NUM_OUTPUTS',str(num_outputs))
 29 |       print(new_line),
 30 |     print(" ")
 31 | 
 32 | for s in range(num_experts):
 33 |   print("layers {\n  type:SLICE\n  name:\"slice-fc8-se%d\"\n  bottom:\"fc8-se%d\""%(s+1,s+1))
 34 |   for i in range(num_outputs):
 35 |     print("  top: \"slice%d-%d\""%(s+1,i+1))
 36 |   print("}")
 37 |   
 38 |   print("layers {\n  type:ELTWISE\n  name:\"max-fc8-se%d\"\n  top:\"max-fc8-se%d\""%(s+1,s+1))
 39 |   for i in range(num_outputs):
 40 |     print("  bottom: \"slice%d-%d\""%(s+1,i+1))
 41 |   print("  eltwise_param{\n    operation:MAX\n  }\n}")
 42 | 
 43 | 
 44 | print("layers {\n  name: \"concat\"\n")
 45 | for s in range(num_experts):
 46 |   print("  bottom: \"max-fc8-se%d\""%(s+1))
 47 | print("  top: \"conf-ss\"\n  type: CONCAT\n  concat_param {\n    concat_dim: 1\n  }\n}")
 48 | 
 49 | 
 50 | print("layers {\n  name: \"prob-ss\"\n  type: SOFTMAX\n  bottom: \"conf-ss\"\n  top: \"prob-ss\"\n}")
 51 | 
 52 | 
 53 | print("layers {\n  name: \"slice-prob-ss\"\n  type: SLICE\n  bottom: \"prob-ss\"")
 54 | for s in range(num_experts):
 55 |   print("  top: \"prob-sw%d\""%(s+1))
 56 | print("}")
 57 | 
 58 | 
 59 | for s in range(num_experts):
 60 |   print("layers {")
 61 |   print("  name: \"repmat-sw%d\""%(s+1))
 62 |   print("  type: INNER_PRODUCT\n  bottom: \"prob-sw%d\""%(s+1))
 63 |   print("  top: \"repmat-sw%d\""%(s+1))
 64 |   print("  blobs_lr: 0\n  blobs_lr: 0")
 65 |   print("  weight_decay: 0\n  weight_decay: 0\n  inner_product_param {")
 66 |   print("    num_output: %d"%(num_outputs))
 67 |   print("    weight_filler {\n      type: \"constant\"\n      value: 1\n    }\n    bias_filler {\n      type: \"constant\"\n      value: 0\n    }\n  }\n}")
 68 | 
 69 |   print("layers {\n  type: ELTWISE")
 70 |   print("  name: \"weighted-prob-ss%d\""%(s+1))
 71 |   print("  bottom: \"fc8-se%d\""%(s+1))
 72 |   print("  bottom: \"repmat-sw%d\""%(s+1))
 73 |   print("  top: \"weighted-prob-ss%d\""%(s+1))
 74 |   print("  eltwise_param {\n    operation: PROD\n  }\n}")
 75 | 
 76 | 
 77 | print("layers {\n  name: \"sum-weighted-prob\"\n  type: ELTWISE")
 78 | for s in range(num_experts):
 79 |   print("  bottom: \"weighted-prob-ss%d\""%(s+1))
 80 | print("  top: \"prob\"")
 81 | print("  eltwise_param {\n    operation: SUM\n  }\n}")
 82 | 
 83 | 
 84 | 
 85 | #print loss layer
 86 | print("layers {\n" + \
 87 | "  bottom: \"prob\"\n" +\
 88 | "  bottom: \"label\"\n" + \
 89 | "  top: \"loss\"\n" + \
 90 | "  name: \"loss\"\n" + \
 91 | "  type: SOFTMAX_LOSS\n" +\
 92 | "  loss_weight: 1\n}")
 93 | 
 94 | #print accuracy layer
 95 | print("layers {\n" + \
 96 | "  name: \"accuracy\"\n" + \
 97 | "  type: ACCURACY\n" + \
 98 | "  bottom: \"prob\"\n" + \
 99 | "  bottom: \"label\"\n" + \
100 | "  top: \"accuracy\"\n  include: { phase: TEST }\n}")
101 | 


--------------------------------------------------------------------------------
/models/GoogleNet_birdsnap_solver_6.prototxt:
--------------------------------------------------------------------------------
 1 | # reduce the learning rate after 8 epochs (4000 iters) by a factor of 10
 2 | 
 3 | # The train/test net protocol buffer definition
 4 | net: "GoogleNet_birdsnap_6.prototxt"  
 5 | # test_iter specifies how many forward passes the test should carry out.
 6 | # In the case of MNIST, we have test batch size 100 and 100 test iterations,
 7 | # covering the full 10,000 testing images.
 8 | test_iter: 154 
 9 | # Carry out testing every 500 training iterations.
10 | test_interval: 500
11 | # The base learning rate, momentum and the weight decay of the network.
12 | base_lr: 0.001
13 | momentum: 0.9
14 | gamma: 0.1        # drop the learning rate by a factor of 10
15 |                   # (i.e., multiply it by a factor of gamma = 0.1)
16 | stepsize: 20000   # drop the learning rate every 10K iterations
17 | weight_decay: 0.0005
18 | # The learning rate policy
19 | lr_policy: "step" # learning rate policy: drop the learning rate in "steps"
20 |                   # by a factor of gamma every stepsize iterations
21 | # Display every 100 iterations
22 | display: 100
23 | # The maximum number of iterations
24 | max_iter: 40000
25 | # snapshot intermediate results
26 | snapshot: 10000
27 | snapshot_prefix: "GoogleNet_birdsnap_6"
28 | # solver mode: CPU or GPU
29 | solver_mode: GPU
30 | 


--------------------------------------------------------------------------------
/models/GoogleNet_clef_flower_solver_4.prototxt:
--------------------------------------------------------------------------------
 1 | # reduce the learning rate after 8 epochs (4000 iters) by a factor of 10
 2 | 
 3 | # The train/test net protocol buffer definition
 4 | net: "GoogleNet_clef_flower_4.prototxt"  
 5 | # test_iter specifies how many forward passes the test should carry out.
 6 | # In the case of MNIST, we have test batch size 100 and 100 test iterations,
 7 | # covering the full 10,000 testing images.
 8 | test_iter: 150 
 9 | # Carry out testing every 500 training iterations.
10 | test_interval: 500
11 | # The base learning rate, momentum and the weight decay of the network.
12 | base_lr: 0.001
13 | momentum: 0.9
14 | gamma: 0.1        # drop the learning rate by a factor of 10
15 |                   # (i.e., multiply it by a factor of gamma = 0.1)
16 | stepsize: 10000   # drop the learning rate every 10K iterations
17 | weight_decay: 0.0005
18 | # The learning rate policy
19 | lr_policy: "step" # learning rate policy: drop the learning rate in "steps"
20 |                   # by a factor of gamma every stepsize iterations
21 | # Display every 100 iterations
22 | display: 100
23 | # The maximum number of iterations
24 | max_iter: 40000
25 | # snapshot intermediate results
26 | snapshot: 10000
27 | snapshot_prefix: "GoogleNet_clef_flower_4"
28 | # solver mode: CPU or GPU
29 | solver_mode: GPU
30 | 


--------------------------------------------------------------------------------
/models/GoogleNet_cub_2011_solver_4.prototxt:
--------------------------------------------------------------------------------
 1 | # reduce the learning rate after 8 epochs (4000 iters) by a factor of 10
 2 | 
 3 | # The train/test net protocol buffer definition
 4 | net: "GoogleNet_cub_2011_4.prototxt"  
 5 | # test_iter specifies how many forward passes the test should carry out.
 6 | # In the case of MNIST, we have test batch size 100 and 100 test iterations,
 7 | # covering the full 10,000 testing images.
 8 | test_iter: 290 
 9 | # Carry out testing every 500 training iterations.
10 | test_interval: 500
11 | # The base learning rate, momentum and the weight decay of the network.
12 | base_lr: 0.001
13 | momentum: 0.9
14 | gamma: 0.1        # drop the learning rate by a factor of 10
15 |                   # (i.e., multiply it by a factor of gamma = 0.1)
16 | stepsize: 5000   # drop the learning rate every 10K iterations
17 | weight_decay: 0.0005
18 | # The learning rate policy
19 | lr_policy: "step" # learning rate policy: drop the learning rate in "steps"
20 |                   # by a factor of gamma every stepsize iterations
21 | # Display every 100 iterations
22 | display: 100
23 | # The maximum number of iterations
24 | max_iter: 10000
25 | # snapshot intermediate results
26 | snapshot: 1000
27 | snapshot_prefix: "GoogleNet_cub_2011_4"
28 | # solver mode: CPU or GPU
29 | solver_mode: GPU
30 | 


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/result.png:
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https://raw.githubusercontent.com/zongyuange/MixDCNN/0ef7633546e413aadc5102b859ff402f55f5da88/result.png


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