caffe训练过程中会生成.caffemodel和.solverstate文件，其中caffemodel为模型训练文件，可用于参数解析，solverstate为中间状态文件
当训练过程由于断电等因素中断时，可用solverstate文件继续执行，具体运行脚本和训练脚本类似，只需添加snapshot状态参数即可。
./build/tools/caffe train \
--solver=examples/test/solver.prototxt --snapshot=examples/test/test_100000.solverstate
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从综艺节目《危险边缘》（Jeopardy）的赢家和围棋大师，再到不光彩的、与广告有关的种族定性，我们似乎进入了一个人工智能发展飞速加快的时代。但是，要创造出这样一个完全有感知能力的人他的电子大脑能够利用公平的道德判断来完全参与复杂的认知任务，目前 从综艺节目《危险边缘》（Jeopardy）的赢家和围棋大师，再到不光彩的、与广告有关的种族定性，我们似乎进入…
不断更新中。。。 1.问题：check failure stack trace：*** 解决方法：路径错误，重新去看自己的路径是否有错误 2.Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory 解决方法： 显存不够 修改train_val.prototex的batch_size，我都调到…
运动目标检测背景差分法：能完整、快速地分割出运动对象。不足之处易受光线变化的影响，背景的更新是关键。不适用摄像头运动的情况。光流法：能检测独立运动的对象，可用于摄像头运动的情况，但计算复杂耗时，很难实时检测。帧差法：受光线变化影响较小，简单快速，但不能分割出完整的运动对象，需进一步运用目标分割算法。还有一些改进的算法，主要致力于减少光照影响和检测慢速物体变化…
参考：https://blog.csdn.net/tuoyakan9097/article/details/81776019，写的很不错，可以参考 关于配环境，每个人都可能会遇到各种各样的问题，不同电脑，系统，版本，等等。即使上边这位大神写的如此详细，我也遇到了他这没有说到的问题。这些问题都是我自己遇到，通过百度和自己摸索出来的解决办法，不一定适用所有人，仅…
目录 一、RNN基础 1. 1 RNN的结构 1.2 循环神经网络的提出背景 1.3 BPTT算法 二、双向RNN 三、 递归神经网络 四、LSTM、GRU的结构 4.1 LSTM 4.2 GRU（ Gated Recurrent Unit，LSTM变体） 五、针对梯度消失（LSTM等其他门控RNN） 六、 Memory Network 七、 Text…
最近自己会把自己个人博客中的文章陆陆续续的复制到CSDN上来，欢迎大家关注我的 个人博客，以及我的github。 本文主要讲解关于有关物体检测的相关网络，具体包括R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN和Mask R-CNN等。在此之前会先将常见的几个比较有效的CNN网络也作简单的介绍。 一、经典的CNN 1.LeNet LeNet是最早提…
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