You need to generate caffe.pb.h manually using protoc as follows.
# In the directory you installed Caffe to protoc src/caffe/proto/caffe.proto --cpp_out=. mkdir include/caffe/proto mv src/caffe/proto/caffe.pb.h include/caffe/proto
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#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; Mat src, dst,dst2,gray_src; char* INPUT_WIN = “input …
【caffe】基于CNN的年龄和性别检测 转载 2017年04月16日 17:18:46 自2012年深度学习火起来后，AlexNet，vgg16，vgg19，gooGleNet，caffeNet，faster RCNN等，各种模型层出不群，颇有文艺复兴时的形态。 在各种顶会论文中，对年龄和性别的检测的论文还是比较少的。而本文将要讲解的是2015年的一篇cv…
LSTM是优秀的循环神经网络(RNN)结构，而LSTM在结构上也比较复杂，对RNN和LSTM还稍有疑问的朋友可以参考：Recurrent Neural Networks vs LSTM 这里我们将要使用Keras搭建LSTM.Keras封装了一些优秀的深度学习框架的底层实现，使用起来相当简洁，甚至不需要深度学习的理论知识，你都可以轻松快速的搭建你的深度学习网…
写在前面： 在SenseTime工作了大概3个月，接触了机器学习的冰山一角，整理下这段时间的理解。 另外，这里说的机器学习，如无特殊说明，均指“监督学习”。 在下才疏学浅，如果又什么地方写错了，希望大神能不吝赐教（大神都不会来看我的博客吧）。 概念性总结： 这里介绍一些机器学习中常见的东西，如果你对此不感兴趣，可以直接跳到下一话题。 …
一、前向传播 在caffe中，卷积层做卷积的过程被转化成了由卷积核的参数组成的权重矩阵weights(简记为W)和feature map中的元素组成的输入矩阵(简记为Cin)的矩阵乘积W * Cin。在进行乘积之前，需要对卷积核的参数和feature map作处理，以得到W和Cin。 下面用一个例子来说名上述两个过程。假设某一卷积层输入为c X h X w …
来源：https://www.cnblogs.com/zzb-Dream-90Time/p/9688330.html
0 引言 兜兜转转还是搞起了深度学习，图像处理。近来做了很多数据标注的工作，就像曾经面试的时候一个负责人说的那样，数据常常决定了学习结果的优劣，模型改进优化啥的，我们做工程的用的少。因此，标注了很多数据之后，有一些心得和感悟，还有一些小技巧和实验失败的地方，记录一下，希望以后不要再犯，因为我记忆力太差太差了。同时，希望与大家共勉。 1 数据采集部分 …
参考： Keras-Demo 深度学习入门实践_十行搭建手写数字识别神经网络 手写数字识别—demo（有小错误） 编程环境： 操作系统：win7 – CPU anaconda-Python3-jupyter notebook tersonFlow：1.10.0 Keras：2.2.4 背景 Keras实现手写数字识别，在载入数据阶段报错： Connect…
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