Caffe
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Caffe初试（一）win7_64bit+VS2013+Opencv2.4.10+CUDA6.5配置Caffe环境
折腾了几天，终于在windows系统上成功配置了Caffe环境，期间遇到了很多问题，每个问题的解决也都花了不少时间，查过挺多资料，感觉挺有意义，这里写篇博客记录一下。 原来我使用的CUDA版本是7.5，参照win7环境下CUDA7.5的安装、配置与测试（VS2010） 辛辛苦苦编译生成了caffe.exe，愣高兴了一晚，结果当我用caffe对手写字体库m…
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（原）linux下caffe模型转tensorflow模型
转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7419352.html 参考网址： https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow/issues/53 http://blog.cs…
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fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or directory
一般出现在 caffe 的编译时， 可通过如下方式将编译通过（首先需要进入 caffe 根目录）： $ protoc src/caffe/proto/caffe.proto –cpp_out=. $ sudo mkdir include/caffe/proto $ sudo mv src/caffe/proto/caffe.pb.h include/caf…
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基于深度学习的人脸识别系统系列（Caffe+OpenCV+Dlib）——【六】设计人脸识别的识别类
前言 基于深度学习的人脸识别系统，一共用到了5个开源库：OpenCV（计算机视觉库）、Caffe（深度学习库）、Dlib（机器学习库）、libfacedetection（人脸检测库）、cudnn（gpu加速库）。 用到了一个开源的深度学习模型：VGG model。 最终的效果是很赞的，识别一张人脸的速度是0.039秒，而且最重要的是：精度高啊！！！ CPU：…
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caffe学习一：ubuntu16.04下跑Faster R-CNN demo (基于caffe). (亲测有效，记录经历两天的吐血经历)
兜兜转转，兜兜转转; 一次有一次，这次终于把Faster R-CNN 跑通了。 重要提示1：在开始跑Faster R-CNN之前一定要搞清楚用的是Python2 还是Python3. 不然你会无限次陷入一下错误： from ._caffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, Impo…
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基于深度学习的人脸识别系统系列（Caffe+OpenCV+Dlib）——【四】使用CUBLAS加速计算人脸向量的余弦距离
前言 基于深度学习的人脸识别系统，一共用到了5个开源库：OpenCV（计算机视觉库）、Caffe（深度学习库）、Dlib（机器学习库）、libfacedetection（人脸检测库）、cudnn（gpu加速库）。 用到了一个开源的深度学习模型：VGG model。 最终的效果是很赞的，识别一张人脸的速度是0.039秒，而且最重要的是：精度高啊！！！ CPU：…
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caffe神经网络框架的辅助工具（将图片转换为leveldb格式）
caffe中负责整个网络输入的datalayer是从leveldb里读取数据的，是一个google实现的很高效的kv数据库。 因此我们训练网络必须先把数据转成leveldb的格式。 这里我实现的是把一个目录的全部图片转成leveldb的格式。 工具使用命令格格式：convert_imagedata src_dir dst_dir attach_dir cha…
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Caffe 学习：Crop 层
在Fully Convolutional Networks（FCN）中，会用到Crop 层，他的主要作用是进行裁切。下面我们举一个例子来说明如何使用Crop 层。 Caffe中的数据是以 blobs形式存在的，blob是四维数据，即 （Batch size, number of Chennels, Height, Width）=(N, C,…
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Caffe 安装 Ubuntu14.04+CUDA7.0/7.5（亲测有效）
自己安装Caffe的过程中，参考了很多资料，但由于版本或者其他原因，安装过程中总是遇到这样或者那样的问题，因此留做记录，方便之后查看，也希望对遇到相似麻烦的朋友们提供帮助。 下面我们开始安装吧： 硬件自然不用说了，一个好的显卡（Nvida TiTan 系列），i7的处理器，8G以上的RAM。 1. 安装部分支持库 sudo apt-ge…
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Caffe 学习：Eltwise层
Eltwise层的操作有三个：product（点乘）， sum（相加减） 和 max（取大值），其中sum是默认操作。 假设输入（bottom）为A和B，如果要实现element_wise的A+B，即A和B的对应元素相加，prototxt文件如下： layer { name: “eltwise_layer” type: “Eltwise” b…
