ubuntu16.04 + caffe基于CaffeNet网络框架训练自己的图片进行分类（实践篇

最新推荐文章于 2022-10-14 17:05:27 发布
原创 最新推荐文章于 2022-10-14 17:05:27 发布 · 345 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文汇总了优快云上多个用户的资源分享链接，包括代码、文档及技术博文等内容，覆盖了多种编程语言和技术主题，适合希望获取实用资源的学习者和技术人员。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

caffe +ubuntu16.04基于CaffeNet网络框架训练自己的图片进行分类（实践篇）
where_is_my_keyboard的博客
04-10 767
caffe实践原文基于caffe+win10，经学习后改写成ubuntu16.04环境下的流程，供大家参考。 在caffe目录examples下新建my_classify文件夹，其余文件均在该目录下。 1.制作数据集 使用Corel数据集（下载地址）中的400图片，4类每类选取100张，其中90张作为训练集，10张作为测试集。所以训练集train中有360张图片，测试集test中有40张图片...
caffe +ubuntu16.04基于CaffeNet网络框架训练图片进行分类
CYJ2014go的博客
06-19 801
参考： http://www.cnblogs.com/denny402/p/5082341.html 一、准备数据 数据下载地址： （1）.可以去imagenet的官网：http://www.image-net.org/download-images，下载imagenet图片来训练。 （2）.使用Corel数据集：https://blog.csdn.net/garfielder007/a...
bvlc-reference-caffenet模型的标签文件，1000个分类项名称
10-19
bvlc_reference_caffenet模型的标签文件，1000个分类项名称 （为何必须选择资源分，且最小为2；0或1哪里去了）
Ubuntu下Caffe实现物体分类
weixin_30542079的博客
05-21 154
参考链接： ubuntu下配置Caffe：https://blog.csdn.net/a_z666666/article/details/72853346 https://www.cnblogs.com/go-better/p/7161006.html 注意防坑点：Python和OpenCV版本都是采用的2.版本。（一开始在github上下载的，Python是3.6.4（由于安装了anaco...
caffe + win10基于CaffeNet网络框架训练自己的图片进行分类（实践篇）
Xiaoli_Coding
09-01 3872
caffe + win10基于CaffeNet网络框架训练自己的图片进行分类
ubuntu 下caffe框架内一个训练流程小记
liberyu
08-09 476
训练伊始：获取数据集         所需要执行的文件是 get_.sh       但是该文件的执行需要在指定的文件夹下面，而非是caffe根目录。故而在执行之前需要先cd切换到指定的文件夹 例如：当你需要执行 get_mnist.sh 时首先要做： $ cd #直接回到home目录 $ cd caffe/data/mnist #到caffe目录下找data文件
ubuntu16.04+opencv3.4.5实现深度学习目标检测
jieke2020的博客
06-26 528
ubuntu16.04+opencv3.4.5实现深度学习目标检测前言一、如何在ubuntu16.04环境下安装opencv3.4.51.首先下载opencv2.安装二、使用例程1.进入目标文件夹2.实现例程三、使用opencv加载caffe深度学习框架，实现动态目标检测1.进入目标文件夹2.实现例程欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右Smarty...
基于caffe的神经网络框架操作说明
08-31
相较于OpenCV这类开源算法库，Caffe更侧重于提供一个完整的深度学习框架，允许用户通过调用接口与框架进行交互来实现复杂的神经网络训练任务。 #### 环境配置 本案例的所有操作均基于Google Cloud提供的云端主机...
Ubuntu 16.04 Caffe SSD 环境配置以及训练自己的数据集
xy_zhangchn的博客
09-06 2446
这篇文章我一开始写在简书，欢迎关注我的简书账号，会写一些论文翻译以及模型实现过程。「我的简书文章地址」 这篇文章都尽量写的详尽。如果你有任何问题，欢迎在这里提问，或者到我点简书提问 总的来说，Caffe 是一个比较难上手的框架。这次尝试训练 Caffe 框架下 SSD 模型的训练是我第一次使用 Caffe 框架。下面就说一说我踩过的几个坑，希望能够帮助到大家。 1 编译 Caffe 框架 ...
Ubuntu 16.04使用Eclipse运行Caffe-SSD的cpp代码
Jesse_Mx的博客
03-24 7381
前言 此篇博文将详细记录如何使用Eclipse C++运行并调试SSD代码，博主针对的是ssd_detect.cpp这个C++检测代码，而非SSD（caffe）框架本身。一个现实问题是，在caffe文件夹下，调试cpp代码显得很困难，每次都要重新编译整个caffe，如想方便地调试和改写代码，其中简便的办法就是使用IDE。因此，对于大型C++工程而言，十分需要把SSD（caffe）作为一个可调用的库，
Linux下使用caffe进行图像分类
LiuYY的博客
10-14 958
初学者使用caffe在Linux下跑一个图像分类的卷积神经网络例程
使用caffe fine-tune一个单标签图像分类模型
无空ty的博客
11-23 2717
本文叙述了使用caffe 针对图像识别任务进行fine-tune的大概流程，包括从最初的数据准备开始，到最终如何训练测试网络。
caffe学习（2）------用caffe训练自己的图片
lishanlu136的博客
05-24 2653
前天写了一篇caffe的配置方法，阅读访问量一夜之间一千多，让我自己就有点惊讶，deeplearning看来是有点火啊。 在按照上篇的方法：http://blog.csdn.net/lishanlu136/article/details/51474582配置完caffe后，就能跑跑图片了，当然最简单的就是mnist手写数字识别库了，其次就是cifar10库，跑这些示例有助于对caffe跑图片过程...
caffe学习系列：训练自己的图片集（超详细教程）
奋斗的小鸟
11-02 510
caffe学习系列：训练自己的图片集（超详细教程） 原创 2017年01月06日 16:59:05 标签：caffe /测试 /图片 /深度学习 /训练 / 10855
caffe + win10基于CaffeNet网络框架训练总结
CYJ2014go的博客
06-20 507
原文：https://blog.csdn.net/CYJ2014go/article/details/80272410 这边做一个简单的总结： 一、步骤 1.准备一个项目主目录 一般可以选择在caffe目录中的某文件夹内，此处我选择在home\cyj\caffe\examples\myfile中 2.准备数据 （1）、在myfile中新建images文件夹，并在其中新建test和tra...
[深度学习主流框架解析一] Caffe
Pengcode的博客
10-14 1988
重点解析caffe.proto模型文件中的内容，整体的模型文件可见下图。模型结构相关特性：特点总结：运用到的数学原理是《求导的链式法则》，相关表达式如下所示：δyδz=δyδx∗δxδz\frac{\delta y}{\delta z} = \frac{\delta y}{\delta x} * \frac{\delta x}{\delta z}δzδy​=δxδy​∗δzδx​下面以caffe中的sigmoid算子进行说明caffe内部的反向传播过程是如何的。sigmoid是激活函数，具体的数学公式如下所
【机器学习PAI实践十】深度学习Caffe框架实现图像分类的模型训练
weixin_33860553的博客
07-11 302
背景 我们在之前的文章中介绍过如何通过PAI内置的TensorFlow框架实验基于Cifar10的图像分类，文章链接:https://yq.aliyun.com/articles/72841。使用Tensorflow做深度学习做深度学习的网络搭建和训练需要通过PYTHON代码才能使用，对于不太会写代码的同学还是有一定的使用门槛的。本文...
使用caffe中的imagenet对自己的图片进行分类训练(超级详细版)
热门推荐
u011244794的博客
06-02 3万+
因为自己在网络上查到的资料对于一个新手来说虽然指明了方向，但是在细节上没有给出很好的实例，因此我把自己训练的过程记录下来。 【实验环境】 物理内存：64G Free：7.5G  CPU个数：3，单个CPU物理核数：8 操作系统：Linux 备注：具有GPU运算能力 【实验目标】 使用自己的图片集，以及caffe框架，对imagenet进行训练，得到自己的model。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值