DL学习笔记【23】修改caffemodel模型参数

最新推荐文章于 2021-08-04 12:53:46 发布
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本文提供了一种方法来修改CaffeModel文件中的网络模型参数，并通过代码示例详细介绍了如何进行这一操作。这对于需要调整预训练模型参数以适应特定任务的研究人员和开发者来说非常有用。
【DL学习笔记】【转】Faster RCNN原理分析（二）：Region Proposal Networks详解
刘培誉Sonia
10-08 239
转自：http://lib.youkuaiyun.com/article/deeplearning/61641 Region Proposal Networks是Faster RCNN出新提出来的proposal生成网络。其替代了之前RCNN和Fast RCNN中的selective search方法，将所有内容整合在一个网络中，大大提高了检测速度（语文水平差，所以历史科普请看其他文章T_T）。 缩...
深度学习_21天实战Caffe.pdf
chenxuanhanhao的专栏
08-14 3235
深度学习_21天实战Caffe.pdf 原 深度学习21天实战caffe学习笔记《1:深度学习的过往》 1. 深度学习DL： 1.1、有监督学习、无监督学习、过拟合、训练样本、泛化、训练集、验证集、测试集这些和深度学习有关的知识需要实现明白，这里有一个深度学习的资料你们可以去下载； http://download.youkuaiyun.com/detail/julialove102123...
Caffemodel之C++修改参数
Sunshine_in_Moon的专栏
12-09 1638
对Caffemodel的解析，更直接的说是对protobuf的解析。对Protobuf来说最重要的有三个文件，***.proto,***.pb.h,和***.pb.cc。基本的操作流程是首先写***.proto文件，然后编译出***.pb.h和***.pb.cc两个文件，我们就可以对Protobuf进行读写和修改了。 今天这里，我只想总结一下我在修改Caffemodel时遇到的一些坑，以及解
caffe修改prototxt文件
keep forward, go, go, go
04-18 1415
caffe中的.prototxt文件用于定义网络结构，定义输入输出层，定义损失函数层等。prototxt文件是google的protocol buffer的数据结构。一般用定义好网络结构后，在实际使用时不会再调整，因此也不需要修改prototxt文件。但某些情况下，比如需要在线训练，而在线训练时，类别数会所有变化（可能是100分类，也可能是120分类），那么如何来完成这项工作呢？主要思路是1、修改...
如何针对自己的需要修改caffe的网络（Python）
Z的专栏
07-20 4924
例中将网络中的inner product classifier layers换成convolutional layers，这样会输出会生成一个分类图（classification map）而不是一个单一的分类结果 一、prototxt文件的差别   1c1 --- >name: "CaffeNet" 3c3 --- >input_dim: 10 5,6c5,6
深度学习：查看修改caffemodel中的数据
微风❤水墨
01-25 547
参考文章： https://blog.youkuaiyun.com/jiongnima/article/details/72904526 https://stackoverflow.com/questions/37159655/set-caffe-net-parameters-via-string/38845573   读取 bool ReadProtoFromBinaryFile(const ...
Caffe模型简单读写及修改
ouyangfushu的博客
05-11 1185
Caffe模型简单读写及修改 Caffe模型训练好以后，有时候我们只需要提取特征，而不需要最后的分类全连接层，只需要前面一层的特征层的参数。人脸识别模型就是典型的例子，训练的时候最后一个全连接为人的身份类别全连接，实际应用部署只需要前一层提特征，然后人脸特征比对，因此最后一层并不需要，而最...
OpenCV4学习笔记（61）——dnn模块之调用googlenet模型实现动物图像分类
邱小兵的博客
05-07 1423
今天开始主要整理OpenCV中dnn模块的使用，包括各种神经网络模型的加载、调用，输入输出数据的组织等等内容。而今天要记录的是OpenCV中一个自带神经网络模型——googlenet模型的使用，这个模型是由caffe框架训练出来、主要针对多种野生动物的识别。下面开始通过代码逐步整理在OpenCV中对该模型进行调用，并对图像进行识别分类的流程。 首先我们需要加载googlenet模型的模型文件（.c...
OpenCV学习笔记 - DNN模块使用(含源码、详细解释)
图像处理、SLAM、PCL、OpenCV爱好者
08-04 7644
最近翻了翻以前做的一些笔记，碰巧翻到了2019年刚开始学习OpenCV时候做的笔记，不知不觉已经过去两年了，这两年从一个小白到现在不是太小白的小白o(╥﹏╥)o，在此分享一下，希望能帮助到更多的人。 相关视频：https://www.bilibili.com/video/BV1FJ411T7W5?p=2 文章目录DNN模块Googlenet模型实现图像分类介绍：代码：结果展示：SSD模型实现对象检测介绍：代码：结果展示：MobileNetSSD模型实时对象检测介绍：代码：结果展示：FCN模型图像分割介绍.
opencv---关于DNN的若干学习笔记
m0_37992521的博客
03-28 1899
1.什么是DNN？ DNN全称deep neural network，深度神经网络。是深度学习的基础。 2.opencv中关于DNN的常用api。 （1）加载网络模型的api Net cv::dnn::readNet (const String &model, const String &config="", const String &framework=""...
读取和修改caffemodel文件里的参数
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撸猫写博客
03-09 2万+
基于caffe 的卷积神经网络模型训练后得到的权值是通过Google Protobuffer来存储的后缀名为.caffemodel的二进制文件，这类文件一般很难直接打开进行权值的读取和修改。有的时候我们希望直观的看到网络中每个神经元的权值，或者希望更改网络的部分结构来得到新的结构进行finetune。在这样的情况下我们就需要对caffemodel文件进行操作。好在caffe的python接口提供了针
caffe参数详解
年轻即出发，
02-08 1万+
solver.prototxt net:训练预测的网络描述文件，train_test.prototxt test_initialization:取值为true或者false，默认为true，就是刚启动就进行测试，false的话不进行第一次的测试。 test_iter:在测试的时候，需要迭代的次数，即test_iter* batchsize（测试集的）>=测试集的大小，测试集的 ...
读取和修改caffemodel中权值
xunan003的博客
04-09 2345
使用caffe框架训练后得到的权重通过Google Protobuf来存储为.caffemodel的二进制文件，为了更好地更改网络结构和对已有的caffemodel进行finetune，通常我们需要修改一些参数，去为了更好的适应我们自己设计的网络结构并进行训练 好在caffe的Python接口提供了针对caffemodel文件的修改方法 为了更好地可视化，这里使用了Python的jupyter...
【Caffe】caffe框架讲解，解析修改caffemodel与prototxt
Hali_Botebie的博客
05-19 6451
背景 pytorch转onnx后，onnx转tensorRT 各种问题。主要是TX2安装的tensorRT版本较低，也没有去刷机升级的想法。 尝试了 onnx-tensorRT 以及torch2trt 项目，完全没心思搞了。 还是按照标准流程 转caffe 然后部署到tensorRT ，TX2也有官方支持的caffe的脚本。 参考 1、Pytorch模型转Caffe模型小记 https://zhuanlan.zhihu.com/p/352750171 得到了pytorch2caffe工具： github.c
读取和修改caffemodel文件
Run_it_faraway的博客
07-26 9768
使用caffe框架训练后得到的权重通过Google Protobuf来存储为.caffemodel的二进制文件，为了更好地更改网络结构和对已有的caffemodel进行finetune，通常我们需要修改一些参数，去为了更好的适应我们自己设计的网络结构并进行训练 好在caffe的Python接口提供了针对caffemodel文件的修改方法 为了更好地可视化，这里使用了Python的j
读取修改caffemodel文件里的网络模型参数
burning_keyboard的博客
05-12 1万+
[背景] caffe模型文件caffemodel中参数的读取和修改
删除和修改caffe模型中任意最后一层或者任意层数网络的参数的方法
woyaopojie1990的专栏
12-05 6271
在caffe中，很多训练完的模型只提取特征，然后比较两个特征的相似度，而不是分类。这 个情况，可以删除caffe模型中的最后一层全连接层，这样可以大大减小模型，因为全连接 层的参数非常多，方法如下：  net = caffe.Net('XX_deploy.prototxt', 'XX.caffemodel', 'test');  net.save('XX_remove_the_last_f
caffe中 对caffemodel进行结构修改并保存
xunan003的博客
04-09 2479
问题综述：利用matlab，在编译matcaffe的前提下，对已有的caffemodel进行结构修改，例如，删除一些层等 问题描述：在深度学习过程中，自己的目标任务往往需要基于物体识别等等其他任务的基础上，加上自己的训练数据不足，这就需要我们对已有的网络进行拷贝权重，用自己的数据进行fine-tune，从而达到自己的目的 解决方法： 首先需要matcaffe， 运行以下代码即可 caf...
Caffe学习：使用pycaffe读取caffemodel参数
from_jiarenyf
11-15 1万+
Caffe学习：使用pycaffe读取caffemodel参数
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