目录 1. 准备工作 2. VS2013编译Caffe 3. Faster R-CNN的MATLAB源码测试 说在前面，这篇是关于Windows下Faster R-CNN的MATLAB配置，GPU版本；CPU版本见：Widows下Faster R-CNN的MATALB配置（CPU）； 相比较来说，CPU版本相对容易一些，因为涉及到GPU的计算，还需要配置CUDA以及CuDNN； 下面将分
snapshot是后续接着这次的进行训练，梯度学习率什么的参数都是直接copy之后接着训练，比如resnet_50_iter_150000.solverstate weights只是拷贝过来之前的Model，从第0次迭代开始，比如resnet_50_iter_150000.caffemodel 参考链接： https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/de
我正在修改Caffe tutorial以实现神经网络,但我正在努力确定某些pycaffe模块的位置,以便查看某些函数定义. 例如,教程提到： import caffe from caffe import layers a L, params as P .... L.Convolution(bottom, kernel_size=ks, stride=stride, num_output=nout, pad=pad, group=g
我目前正在尝试在TensorFlow中实现FCN for semantic segmentation,就像之前在Caffe here中所做的那样. 不幸的是,我正在努力完成以下三件事： 1)如何将“Deconvolution”图层从Caffe映射到TensorFlow？这是正确的tf.nn.conv2d_transpose吗？ 2)如何将“Crop”图层从Caffe映射到TensorFlow
//IHostMemory *gieModelStream {nullptr}; //const char* prototxt = "./googlenet/test_20181010.prototxt";//argv[1]; //const char* caffemodel = "./googlenet/lane_area_lx1890_iter_320000_20181010.caffemodel";//argv[2]; //st
https://github.com/happynear/caffe-windows/commit/5027e7d424923872658855aa618add3017079ee3
这个是我曾经用python语言写的 基于多进程的，使用队列进行通信。效果一般，留作纪念。 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Aug 16 20:12:03 2018 @author: Tingting Wang """ import cv2 import sys import os import time import numpy as np import multiprocessin
原始数据集为二进制文件，需要转换为leveldb或lmdb才能被Caffe识别。 转载链接： https://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/41649281
https://github.com/Microsoft/caffe 点击download下载安装包 1.下载caffe压缩包，然后解压。文件夹为caffe-master，点击windows文件夹，将CommonSettings.props.example文件复制一份到当前Windows目录下并重命名为CommonSettings.props。 2.用vscode或者其他文本编辑器打开新的Co
转自 jiongnima的博客 https://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/70197866 #include <caffe/caffe.hpp> #ifdef USE_OPENCV #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #e
之前在测试NN中各个层的时间的时候，遇到一个非常奇怪的问题，分别使用Caffe自己的gpu方法和cuDNN方法，在卷积上性能差异非常大，但是在pooling层上基本没有变化。抽空检查了代码之后，发现是layer_factory模式导致的问题。下面就以下几个方面来进行 1.工厂模式 2.layer_factory详解 3.layer
1. 前提: 已经准备好train.txt, test.txt文件, 格式如下 此处有坑, 如果是windows下生成txt, 换行符为\r\n, 需要替换成 \n才能在linux运行. 可以使用sed -i "s/\s*$//g" filename统一去掉, 具体参考除去文件中显示的^M符号 已经编译好了支持多标签的caffe, 具体见多标签caffe
运行之前需要完成Caffe的MATLAB接口的配置，参考博文： https://blog.csdn.net/u014546828/article/details/80431134 https://blog.csdn.net/u014546828/article/details/80447583 代码运行步骤感谢博文： https://blog.csdn.net/whr_ws/article/details/82823271#commentBox 一、
OpenPose是第一个实时地检测人体, 手势, 面部关键点(135点)的检测器. 可以从https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/releases下载最新版本. 或者从源码安装OpenPose. 1. 源码安装OpenPose git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/op
学习深度学习已经很久了，但一直没有自己动手安装过caffe，因为工作需要，需要在linux系统中安装caffe，因此，在这里对安装过程进行记录。 caffe配置起来比tensorflow更麻烦一些，我主要是根据官网上的安装说明进行安装的，也参考了Youtube上的教程。我是在虚拟机中的Ubuntu18.4系统中进行安装的
1、环境准备: Homebrew /usr/bin/ruby -e “$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)” Anaconda 2.7 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda2-4.3.0-MacOSX- x86_64.pkg 2、安装依赖(版本很重要) brew i
文章目录按照caffe 官方在windows环境下的要求配置caffe，生成pycaffe库CMake 安装与配置VS2015 community版 安装Git 安装Ninja安装与配置caffe 编译 按照caffe 官方在windows环境下的要求配置caffe，生成pycaffe库 我在这里将 详细介绍如何使用 vs2015 + CMake + Ninja 的方式在
TheanoTheano在深度学习框架中是祖师级的存在。Theano基于Python语言开发的，是一个擅长处理多维数组的库，这一点和numpy很像。当与其他深度学习库结合起来，它十分适合数据探索。它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计。其实，它可以被更好的理解为一个数学表达式的编辑器：用
Openpose 编译记录编译过程记录前言问题1.protobuf版本问题1. 通过apt-get安装protobuf2. 查看protobuf版本, 并查找到protoc的链接位置3. 编辑 openpose/3rdparty/caffe/Makefile文件问题2.opencv .so文件无法链接其它问题 编译过程记录 前言 由于实验需要，需要用到openpose提
Prerequisites 1.BLAS via ATLAS, MKL, or OpenBLAS. 2.Boost >= 1.55 3.protobuf, glog, gflags, hdf5 4.OpenCV >= 2.4 including 3.0 Optional dependencies: 1.CUDA is required for GPU mode. library version
这篇文章记录了我运行python时遇到的错误，以及我的解决方法，可能不够全面，欢迎大家一起讨论，补充 1. import caffe 报错：No module named caffe 原因：没有添加caffe/python目录到bash shell中 ，或者是添加了没有source 解决：在～/.bashrc文件中添加export PYTHONPATH="/home/caff
caffe solver通过协调网络前向推理和反向梯度传播来进行模型优化，并通过权重参数更新来改善网络损失求解最优算法，而solver学习的任务被划分为：监督优化和参数更新，生成损失并计算梯度。caffe solver是caffe中的核心，它定义着整个模型如何运转，不管是命令行方式还是pycaffe接口方式进
https://ymgd.github.io/codereader/2016/10/20/caffe_sourcecode_analysis/ 寒小阳 https://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/5149628.html 楼燚(yì)航
deep compression介绍的剪枝：是将权值置0，再通过稀疏存储格式来减小模型大小。 如下， 通过通道剪枝来减少模型大小。 参考文章：https://blog.csdn.net/dlyldxwl/article/details/79502829
1. 下载deeplab 2. 安装matio sudo apt-get install libmatio-dev 3. 修改Makefile文件 LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs opencv_videoio 4. 编译 mak
