一，train.sh
#！/usr/bin/env sh ./build/tools/caffe train --solver=myself/00b/solver.prototxt # cd CAFFE/caffe-master # sh ./myself/00b/train_00b.sh
二，test.sh
#！/usr/bin/env sh ./build/tools/caffe test --model=myself/00b/train_val.prototxt --weights=myself/00b/00b_iter_2000.caffemodel -iterations 15
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1.基本数据结构 Blob为模板类，可以理解为四维数组，n * c * h * w的结构,Layer内为blob输入data和diff，Layer间的blob为学习的参数.内部封装了SyncedMemory类,该类负责存储分配和主机与设备的同步 protected: shared_ptr<SyncedMemory> data_; // data指…
非常荣幸有机会来到清华大学的李兆基楼，去参加 tensorflow的全球巡回。本次主要介绍tf2.0的新特性和新操作。 1. 首先，tensorflow的操作过程和机器学习的正常步骤一样，（speaker: google产品经理）如图： 2. 接下来是 google tf 研发工程师，对tf2.0的新特性进行了部分讲解。 （注：e…
下面是关于“手把手教你利用opencv实现人脸识别功能（附源码+文档）”的完整攻略。 问题描述 在进行人脸识别时，有时需要使用opencv库实现人脸识别功能。那么，如何使用opencv库实现人脸识别功能？ 解决方法 以下是使用opencv库实现人脸识别功能的方法： 首先，导入必要的库： python import cv2 import numpy as np…
import torch import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) # 将1维数据转换成…
1、将视频帧作为独立的图像，利用图像目标检测算法获得检测结果 2、利用视频的时序信息和上下文信息对检测结果进行修正 3、高质量的检测窗口的跟踪轨迹对检测结果修正 训练数据集的选取：视频帧之间存在冗余，在别的包含同样目标的数据集上进行数据抽取。 网络结构的选择：resnet+inception 的结构 时序信息进行修正： 将第v帧的检测结果传向v-1, v…
#基于mnist数据集的手写数字识别 #构造了三层全连接层组成的多层感知机，最后一层为输出层 #基于Keras 2.1.1 Tensorflow 1.4.0 代码： 1 import keras 2 from keras.datasets import mnist 3 from keras.models import Sequential 4 from ke…
卷积是本章所讨论的很多转换的基础。 先看看效果： 抽象的说，这个术语意味着我们对图像的每一个部分所做的操作。从这个意义上讲，我们在第五章所看到 的许多操作可以被理解成普通卷积的特殊情况。一个特殊的卷积所实现的功能是由所用的卷积核的形式决定的。这个核本质上是一个大小固定， 由数值参数构成的数组，数组的标定点通常位于数组的中心。数组的大小被称为核支撑。单就技术而…
转载自： https://blog.csdn.net/qq_24305433/article/details/80844548 由于训练模型时使用的是新版本的pytorch，而加载时使用的是旧版本的pytorch 解决方法： 1、既然是pytorch版本较老，那最简单的解决方法当然是简单的升级一下pytorch就ok了。 2、国外的大神给了另一种解决方法…
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