[caffe]caffe资料收集 2023年4月6日 上午1:59 • Caffe 1.caffe主页,有各种tutorial。 2.Evan Shelhamer的tutorial,包括视频。 本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:[caffe]caffe资料收集 - Python技术站 Caffe人工智能 赞 (0) 0 0 打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫 生成海报 【caffe】用训练好的imagenet模型分类图像 上一篇 2023年4月6日 上午1:59 CAFFE学习笔记(五)用caffe跑自己的jpg数据 下一篇 2023年4月6日 上午2:00 相关文章 Python+OpenCV+pyQt5录制双目摄像头视频的实例 下面是关于“Python+OpenCV+pyQt5录制双目摄像头视频的实例”的完整攻略。 背景 在Python中,我们可以使用OpenCV库来处理图像和视频。在本文中,我们将介绍如何使用Python+OpenCV+pyQt5录制双目摄像头视频的实例。 解决方案 以下是Python+OpenCV+pyQt5录制双目摄像头视频的详细步骤: 步骤一:导入必要的库 … Caffe 2023年5月16日 000 机器学习资料 微软亚洲研究院开源分布式机器学习工具包: http://news.cnblogs.com/n/532445/ 谷歌发布第二代机器学习系统TensorFlow 完全开源 :http://www.cnbeta.com/articles/446555.htm 人人都可以做深度学习应用:入门篇 http://geek.csdn.net/news/detail… 机器学习 2023年4月10日 000 Caffe 使用caffe提供的python接口训练mnist例子 1 首先肯定是安装caffe,并且编译python接口,如果是在windows上,最好把编译出来的python文件夹的caffe文件夹拷贝到anaconda文件夹下面去,这样就有代码自动提示功能,如下: 本文中使用的ide为anaconda安装中自带的spyder,如图所示,将根目录设置为caffe的根目录。 import caffe caffe.set_m… 2023年4月8日 000 Keras python3.7+tensorflow+keras的安装 tensorflow和keras版本对比网站:https://docs.floydhub.com/guides/environments/ 二者的版本一定要对应,要不然导入模块时报错 python各个模块的whl安装包网站:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ ,从这里直接下载whl包,避免pip ins… 2023年4月8日 000 卷积神经网络 转置卷积的详细理解 图2 同样地,卷积的时候需要对卷积核进行180的旋转,同时卷积核中心与需计算的图像像素对齐,输出结构为中心对齐像素的一个新的像素值,计算例子如下 图3 这样计算出左上角(即第一行第一列)像素的卷积后像素值。 给出一个更直观的例子,从左到右看,原像素经过卷积由1变成-8。 图4 通过滑动卷积核,就可以得到整张图片的卷积结果, 图5 到了这里,大致可… 2023年4月8日 000 Caffe caffe学习记录(八) shufflenet学习记录 ShuffleNet(2017, Dec 7th)是Face++提出的一种轻量化网络结构,主要思路是使用Group convolution和Channel shuffle改进ResNet。Bottomneck结构,用两个1×1的filter来对channel维度进行压缩和恢复,节省大量的计算量。在shufflenet中,用到了分组group,为了解决不同gr… 2023年4月8日 000 目标检测 目标检测网络之 YOLOv3 本文逐步介绍YOLO v1~v3的设计历程。 YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体。 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率。bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位… 2023年4月8日 000 卷积神经网络 机器学习—卷积的概念 参看大神的微博:http://blog.csdn.net/liyaohhh/article/details/50363184 和 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果。做法很简… 2023年4月8日 000