https://blog.csdn.net/abcx3261/article/details/86155257 sudoapt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-devlibhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudoapt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudoapt-get install
caffe的编译比预想复杂很多，其中设计到多个依赖库的配置，在linux下花费了好久，遇到问题就google,百度，最终终于完成啦！ 1.安装caffe相关的依赖项 参考caffe官方的网站在ubuntu<17.04下的环境配置 http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 首先一般依赖项 sudo apt-ge
要想了解caffe生成的caffemodel文件里的内容，我们就需要解析.caffemodel文件（caffemodel里不仅存储了权重和偏置等信息，还存储了整个训练网络的结构信息，即.prototxt信息，当然solver.prototxt信息是看不见的）。1.单独查看要是只是想看看权重信息正不正确（有时候学习率设置的太大，可能会导
#往往loss function是非凸的，没有解析解,我们需要通过优化方法来求解。 #caffe提供了六种优化算法来求解最优参数，在solver配置文件中，通过设置type类型来选择。 Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"),
参考链接 ####### 代码目录 . ├── build ├── CMakeLists.txt ├── data │ ├── cat.jpg │ ├── imagenet_mean.binaryproto │ └── synset_words.txt ├── main.cpp └── model ├── bvlc_reference_caffenet.caffemodel ├── deploy
1.message语法 打印信息 message( [STATUS|WARNING|AUTHOR_WARNING|FATAL_ERROR|SEND_ERROR] "message to display" ...) 可以用下述可选的关键字指定消息的类型： (无) = 重要消息； STATUS = 非重要消息； WARNING = CMake 警告, 会继续执行； AUTHOR_WARNING = CMake 警告 (dev),
最近学习中发现了一位真的是大牛级的人物：贾扬清。 TensorFlow的作者之一、Caffe的创始人，框架就是他搭的，Pytorch是他所在团队研发的。 提到这几个工具，在学习人工智能，在学习模型训练，在学习深度学习的都是离不开的，必须的。可见这个AI时代的推进，正是建立在这几个系统基础之上的，它们
Windows 10 安装caffe以及配置matlab接口 吐槽：想要了解深度学习的小伙伴们别用caffe，快去用pytorch。尽管你没有学过python，也别用matlab搞深度，害人害己呀！！！ 操作系统：Windows 10 显卡：1660ti caffe：https://github.com/Microsoft/caffe(这个版本是安装最简单的) 软件：VS2013，Matl
各位开发者朋友好哇， CSDN《新程序员》即将对话阿里巴巴集团副总裁、知名的开源及 AI 大神贾扬清，欢迎所有的开发者朋友们基于人工智能、开源、技术成长提出自己格外关心的问题。 贾扬清，是我们 80 后程序员中的佼佼者，毕业于清华大学自动化专业，后来又在加州大学伯克利分校攻
1. 下载caffe：（不用命令安装cuda--caffe，因为会导致docker内nvidia-smi无反应） git clone https://github.com/Qengineering/caffe.git 2. 安装依赖项 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev sudo apt-get install libhdf5-serial-dev p
1、caffe使用的是float运算，NNIE使用int8\16，转换时精度会有损失，若量化精度损失不可接受的情况下，需要带量化去重新训练以降低量化误差。 2、NNIE包含Convolution、Deconvolution（逆卷积）、DepthwiseConv、pooling、InnerProduct。 Deconvolution（逆卷积）：一般和转置卷积（transposed conv
背景 如果使用Cmake编译caffe， 且使用低版本protobuf（如2.5），会报错cmake找不到protobuf。 解决思路： 更改caffe工程默认cmake文件，使用pkg-config寻找。 解决办法: 修改报错的cmake文件，路径在caffe工程下cmake/ProtoBuf.cmake, 修改如下两处 # Finds Google Protocol Buffers library
在目标检测任务中，我们常使用yolov3, yolov4作为目标检测模型，在实际部署工作中，我们很多边缘设备需要把模型转换成caffe。在次记录下转换过程。 我们需要在caffe框架中，添加所需要的层。这个转换工具可以参考github上一位大佬项目： git clone https://github.com/ChenYingpen
近期由于又重新接触到pytorch转caffe的相关任务(gempool)。发现BN并不是caffe底层代码就已经写了一个BN的实现，而是在prototxt用一些不同的算子组合成BN层。 这一点仿佛为我打开了新世界的大门，觉得还挺神奇的，所以先写一篇来看看gempool公式，并进行对应的prototxt的实现吧。加深一
1、近端梯度下降 proximal gradient descent 对于凸优化问题，当其目标函数存在不可微部分（例如目标函数中有 [公式] -范数或迹范数）时，近端梯度下降法才会派上用场 https://zhuanlan.zhihu.com/p/82622940 2、神经网络中使用L1z正则，获取参数的稀疏性 https://zhuanlan.zhihu.com/p/220
不得不说，深度学习的人脸识别确实不错，侧脸，正脸，半边脸等都能识别到，确实比opencv的那个模型要好，先看效果： opencv for android(十七)：使用opencv的dnn模块加载caffe模型进行人脸识别 opencv for android(十六)：opencv在android上的录制avi格式的视频 opencv for android(十五)：openc
收集整理，感谢以下作者的解释。在设计pytorch网络结构的时候，务必注意下面几个点，防止训了很久的模型转成caffe不能用的情况。 #1、 q&a:#0929_1 pytorch 中的ceil mode 为false，则默认当奇数数feature size时，去掉多余的边的数据再进行maxpool；反之当ceil mode为true，则保留多余边数
--darknet 转战 caffe-- darknet的cfg文件转换成caffe的prototxt文件 > 卷积层重写： # darknet 的cfg文件 [convolutional] batch_normalize=1 filters=32 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky # caffe的prototxt书写 layer { name: "conv1" type: "Convolution"
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1、查看GPU适配的CUDA版本，我的是GTX 1050 Ti； 2、到Caffe官网抄作业 http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html，我抄的是cuda8.0+vs2015+python3.5+GPU release 3、搜集资源： vs2015.com_chs.isocuda_8.0.61_win10.execudnn-8.0-win-x64-v5.1.zipAnaconda3-4.2.0-Win
1、官网 https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose#installation 2、安装依赖， 这一步没出问题 https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/installation/1_prerequisites.md 3、下载以及安装openpose https://github.com/C
数据层是每个模型的最底层，是模型的入口，不仅提供数据的输入，也提供数据从Blobs转换成别的格式进行保存输出。通常数据的预处理（如减去均值, 放大缩小, 裁剪和镜像等），也在这一层设置参数实现。 caffe的各种数据层在caffe.proto文件中定义，通过对定义的caffe.proto文件进行编译，产生支
参考的官方配置文档：GitHub - BVLC/caffe-windows 1、环境准备 环境清单： 操作系统：Windows10Windows版Caffe源码Visual Studio 2015CMakePython3.5依赖包显卡：NVIDIA GeForce GTX 1650CUDA & cuDNN 详细操作： ①Windows版Caffe源码：官网下载，下载解压后，文件名是caffe-windows，如果解
前言 本文写于 2021 年 7 月 15 日。若按本文的方法配置出现了错误，请留意是否距离写作时间过远。 请确保你的电脑显卡是 NVIDIA 显卡。本文不适用于 AMD 显卡和 Intel 集成显卡。 一、更新系统软件包 在终端中执行如下命令，将系统内核和基础组件升级至最新版本，否则后续编译会因为
摘要： 要把自己的模型进行移植，之前是后端的移植，最近前端也提了需求，前端一般都是用海思芯片(海思HI3516DV300)，只支持caffe，所以为了先测试时间得把tf的模型转成caffemodel。这里是将tf1.x转为caffemode,后续补全darknet转为caffemode 一、转换环节的注意点： BN层由于tensoflow和caffe
