Caffe
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Caffe for Windows 训练cifar10
我们学习Caffe提供的简单例程，目的是为了让初学者轻松上手，以examples/cifar10/为例，主要用于小图片的分类。 1 cifar10数据集 60000张32*32彩色图片，50000张训练，10000张测试 下载cifar10数据集：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz…
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Caffe 源码阅读（二） 卷积层
背景： 项目中需要在 caffe 中增加 binary convolution layer， 所以在单步调试了 minist 的训练，大致看了一下流程，就详细看 convolution layer 了。 1、数据结构 caffe 的基本数据结构是 Blob，也就是数据流的基本结构。 2、网络结构 Net 是 Layer 构造出来的，Layer 包括了…
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记录配置faster rcnn（caffe）CPU版本遇到的问题
运行Faster-Rcnn代码与Faster-Rcnn一样Faster-Rcnn官方也是采用caffe作为框架.首先将项目克隆到本地(需要挂代理) git clone –recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git然后进入lib目录执行make(如果是python3环境下 需要切换到P…
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在Caffe添加Python layer详细步骤
本文主要讨论的是在caffe中添加python layer的一般流程，自己设计的test_python_layer.py层只是起到演示作用，没有实际的功能。 1） Python layer 在caffe目录结构中放哪？ 下图是caffe的目录结构，在本文中我是将python layer防止examples/pycaffe/layers/下 2）Pytho…
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如何在程序中调用Caffe做图像分类
Caffe是目前深度学习比较优秀好用的一个开源库，采样c++和CUDA实现，具有速度快，模型定义方便等优点。学习了几天过后，发现也有一个不方便的地方，就是在我的程序中调用Caffe做图像分类没有直接的接口。Caffe的数据层可以从数据库（支持leveldb、lmdb、hdf5）、图片、和内存中读入。我们要在程序中使用，当然得从内存中读入。参见http://c…
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Ubuntu下caffe 配置（总结踩过的坑）
注意：要求Ubuntu系统预先安装opencv和cuda8.0 下载caffe，一般可从GitHub获得，解压缩。 一、编译 1、cd /home/（服务器的名字）/caffe（caffe目录下）2、cp Makefile.config.example Makefile.config 打开并修改Makefile.config 若使用GPU加速，则 use …
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深度学习caffe:Ubuntu16.04安装指南(2)
caffe [CPU ONLY] 2017-01-19 最简单的安装配置方式: 不用GPU加速,使用OPENCV3.1图像库+系统自带的python2.7, 由官方教程(链接如下)简化而得到. Ubuntu 16.04 or 15.10 Installation Guide 0. Ubuntu16.04 安装 如果对于安装Ubuntu的过程不是很熟悉的话,这…
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Caffe自带的两个DEMO
caffe源码包提供了多个DEMO,这里介绍mnits和cifar10的实验 1. mnits 安装好caffe后,在caffe-master/examples/mnist目录下可以找到LeNet模型的具体实现 数据下载: ./data/mnist/get_mnist.sh 在./data/mnist/目录下下载了4个*.gz格式的数据压缩包,train-…
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xavier NX编译caffe错误记录（二）
原博客搬移到：https://blog.csdn.net/u013171226/article/details/107813202 由于某种原因对xavier NX重新刷机了，然后重新编译caffe，再次重新记录下编译caffe过程中遇到的错误，解决错误的过程中很多都是用…
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src/caffe/layers/window_data_layer.cpp:293:42: error: ‘CV_LOAD_IMAGE_COLOR’ was not declared in this
原博客搬移到：https://blog.csdn.net/u013171226/article/details/108056052 某次编译caffe时使用的是opencv4，编译过程中出现如下错误： src/caffe/layers/window_d…
