Caffe

  本文只讲解视觉层（Vision Layers)的参数，视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层。 1、Convolution层： 就是卷积层，是卷积神经网络（CNN）的核心层。 层类型：Convolution 　　lr_mult: 学习率的系数，最终的学…

本系列文章由 @yhl_leo 出品，转载请注明出处。 文章链接： http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/52150781 整理之前编译工程中遇到的一个Bug，贴上提示log信息： … CXX/LD -o .build_release/examples/siamese/convert_mnist_sia…

caffe,这是是数据组需要做一些大数据模型的训练(深度学习), 要求 服务器+显卡(运算卡), 刚开始老板让买的牌子是泰坦的(这是2年前的事情了). 后来买不到这个牌子的,(jd,tb)看过丽台的,看过gtx系列的哪个型号来着, 也不合适,后来买的特斯拉显卡 [查了下一些知名的显卡牌子](https://www.zhihu.com/question/421…

我用的是faster-rcnn，在绘制训练过程的loss和accuracy曲线时候，抛出如下错误，在网上查找无数大牛博客后无果，自己稍微看了下代码，发现，extract_seconds.py文件的 get_start_time（）函数在获取时间时候获取失败，因为if line.find(‘Solving’) != -1:这个语句判断错误导致，具体解决办法： …

1.include/caffe/blob.hpp:9:34: fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or directory #include “caffe/proto/caffe.pb.h” 解决办法：   $ protoc –cpp_out=/home/prlab/caffe/include…

      1.图片的处理 输入：将自己的图像转换成caffe需要的格式要求：lmdb 或者 leveldb 格式 这里caffe有自己提供的脚本：create_minst.sh 转换训练图片和验证图片的格式，运行脚本以后生成对应的：***_train_Imdb 文件夹，***_val_Imdb文件夹   在此注意的是 数据的标注： create_minst…

转自https://blog.csdn.net/watermelon1123/article/details/82083522前些日子因工程需求，需要将yolov3从基于darknet转化为基于Caffe框架，过程中踩了一些坑，特在此记录一下。 1.Yolov3的网络结构 想要转化为Caffe框架，就要先了解yolov3的网络结构，如下图。     如果有运…

写这个是因为有童鞋在跑VGG的时候遇到各种问题，供参考一下。 网络结构 以VGG16为例，自己跑的细胞数据 solver.prototxt： net: “/media/dl/source/Experiment/cell/test/vgg/vgg16.prototxt” test_iter: 42 test_interval: 1000 base_lr: 0.…

       本教程中，我们将会利用Caffe官方提供的深度模型——CaffeNet（该模型是基于Krizhevsky等人的模型的）来演示图像识别与分类。我们将分别用CPU和GPU来进行演示，并对比其性能。然后深入探讨该模型的一些其它特征。 1、准备工作        1.1 首先，安装Python，numpy以及matplotlib。 #安装Python环…

申明：此教程加工于 caffe 如何训练自己的数据图片   一、准备数据 有条件的同学，可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images，下载imagenet图片来训练。但是我没有下载，一个原因是注册账号的时候，验证码始终出不来（听说是google网站的验证码，而我是上不了google的）。第二个原…