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
-
目标检测的图像特征提取之LBP特征
LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征； 1、LBP特征的描述 原始的LBP算子定义为在33的窗…
-
caffe中的loss和accuracy曲线
caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线 转载自http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在caffe的训练过程中，大家难免想图形化自己的训练数据，以便更好的展示结果。如果自己写代码记录训练过程的数据，那就太麻烦了，caffe中其实已经自带了这样的小工具 caffe-m…
-
对抗网络Gan简介
GAN全称是Generative Adversarial Nets，中文叫做“生成对抗网络”。在GAN中有2个网络，一个网络用于生成数据，叫做“生成器”。另一个网络用于判别生成数据是否接近于真实，叫做“判别器” 价值函数 Value Function 三、WGAN（使用W距离的GAN） 源码实现：https://github.com/martinarjovs…
-
在pycharm和tensorflow环境下运行nmt
目的是在pycharm中调试nmt代码，主要做了如下工作： 配置pycharm编译环境 在File->Settings->Project->Project Interpreter 设置TensorFlow所在的python环境 新建程序主代码 在nmt文件夹之外新建了nmt_main.py代码，copy nmt.py的程序入口代码到其中…
-
机器学习–最邻近规则分类KNN算法
理论学习： 3. 算法详述 3.1 步骤： 为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照 选择参数K 计算未知实例与所有已知实例的距离 选择最近K个已知实例 根据少数服从多数的投票法则(majority-voting)，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别 3.2 …
-
Pytorch:学习率调整
PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是: 有序调整：等间隔调整(Step)，按需调整学习率(MultiStep)，指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火CosineAnnealing 自适应调整：自适应调整学习率 ReduceLROnPlate…
-
转载：Failed to load the native TensorFlow runtime解决方法
https://www.jianshu.com/p/4115338fba2d
-
常见的目标检测中的背景建模方法
Author: JW. ZHOU 2014/6/13 最近一直在做前景检测方面的研究，刚开始主要是做一些工程性的应用，为了解决工程方面的问题，下了不少功夫，也看了不少最近国内外的文章。一直想做个总结，拖着拖着，终究却写成这篇极不成功的总结。 背景建模或前景检测的算法主要有： 1. Single Gaussian (单高斯模型) Real-time tra…
