这篇搭建的文章写得还是比较全面的，亲测有效：https://blog.csdn.net/lukaslong/article/details/81390276
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：转载一篇较为详细的caffe-ssd编译环境的搭建 - Python技术站
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
redhat配置caffe
上一篇
2023年4月5日 下午10:38
caffe训练脚本文件时遇到./build/tools/caffe: not found
下一篇
2023年4月5日
相关文章
-
pytorch1.0进行Optimizer 优化器对比
pytorch1.0进行Optimizer 优化器对比 import torch import torch.utils.data as Data # Torch 中提供了一种帮助整理数据结构的工具, 叫做 DataLoader, 能用它来包装自己的数据, 进行批训练. import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 imp…
-
卷积神经网络–padding
1. 当padding 为VALID时： 输出宽和高的公式代码为： output_width = (input_width – filter_width + 1) / strides_width; (结果向上取整) output_height = (input…
-
第十二节，卷积神经网络之卷积神经网络示例(二)
一 三维卷积(Convolutions over Volumes) 前面已经讲解了对二维图像做卷积了，现在看看如何在三维立体上执行卷积。 我们从一个例子开始，假如说你不仅想检测灰度图像的特征，也想检测 RGB 彩色图像的特征。彩色图像如果是 6×6×3，这里的 3 指的是三个颜色通道，你可以把它想象成三个 6×6图像的堆叠。为了检测图像的边缘或者其他的特征…
-
生成对抗式网络 GAN的理解
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24767059，感谢分享 生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。 本文主要分为三个部分： 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的…
-
【TensorFlow入门完全指南】神经网络篇·MLP多层感知机
前面的不做过多解释了。 这里定义了两个占位符，各位也知道，在训练时，feed_dict会填充它们。 定义相关网络。 这里是权值矩阵和偏差。 这里是实例化了网络，定义了优化器和损失，和上一篇一样。 最后，写一个两重的for循环，进行训练。 然后简单地测试一下。
-
BERT实战——基于Keras
keras_bert 和 kert4keras keras_bert 是 CyberZHG 大佬封装好了Keras版的Bert，可以直接调用官方发布的预训练权重。 github：https://github.com/CyberZHG/keras-bert 快速安装：pip install keras-bert kert4keras 是 苏剑林 大佬参考 k…
-
笔记七.CVPR目标检测论文阅读ScratchDet: Training Single-Shot Object Detectors from Scratch
一.背景问题 目前在数据集ImageNet上预训练现成网络，再进行微调，存在的问题： 1）分类和检测任务对目标位置有不同程度的敏感度，导致最终学习目标产生偏差； 2） 该体系结构受分类网络的限制，给修改带来不便。 为了解决这些问题，从零开始训练探测器是一个可行的解决方案。 通过大量的实验和对下采样因子的分析，提出了一种充分利用原始图像信息的root-ResN…
-
目标检测之积分图—integral image 积分图2
前面在图像处理一栏中涉及到boxfilter 的时候，简单介绍过积分图，就是每个像素点是左边和上边的累加和，这样的话可以方便均值和方差，以及直方图统计的相关运算，这里再次结合网络资源重新单独对积分图做专门的介绍。 积分图的概念最早是由Paul Viola等人提出的，并被应用到实时的对象检测框架中。对于一个灰度图像而言，其积分图也是一张图，只不过…
