Суть вопроса в следующем: на очень старом железе (Nvidia Tegra TK20) потребовалось запустить детекцию объектов с помощью нейронных сетей. Выбор пал на фреймворк Caffe и сеть FCNN-AlexNet (прототип
тут). Написав простой слой на Python по примерам, немного разобрался с обучением сети (на вход идет изображение + байтовая карта с зонами, описывающими объекты определенных классов, максимальное число классов 255). Непонятным остается то, как можно было бы запустить сеть собственно на распознавание без ввода дополнительной байтовой карты и выгрузить результат предсказания - новую байтовую карту с предполагаемыми объектами, если это вообще возможно. Прошу помощи и примеров!
