caicai2526的博客

安装sphinx之前要先安装mysql(sudo apt-get install libmysqld-dev)$wget http://www.sphinxsearch.com/downloads/sphinx-0.9.8-rc2.tar.gz$tar -xvzf sphinx-0.9.8-rc2.tar.gz$cd sphinx-0.9.8-rc2problem:mySQL

1080Ti+cuda+cudnn+caffe安装

segnet分割网络的地址说明：http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/tutorial.html 在这个里面主要讲解如何使用segnet以及每一步的步骤，对于里面所介绍的只有一些关键部分，对于一些细节有点缺失，博主将会一步一步的说明一下如何利用segnet对自己的数据进行分割。 segnet代码的github地址：https://github.com/a

在tensorflow中我们可以了利用tensorboard来绘制训练过程中的曲线等，对于caffe我们应该如何绘制呢 在caffe当中也有自带的绘制方法，caffe中工具的地址：caffe/tools/extra/parse_log.sh caffe/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe/tools/extra/plot_training_log.py

继上一篇Segnet分割网络caffe教程（一）对segnet的介绍以及操作步骤的说明，下面讲解对自己数据的一个说明。 对利用segnet进行图像分割需要的数据要求一个是原始图像，二是图像的标记即所说的mask，以我的的一个工程为例说明 （1）图像的处理，我的mask是二值图像因而需要转换，这个我就不说了，只需要把mask转化为0、1两种值 （2）图像和mask的list的建立，这个我的做法是

Deeplab_v2和PSPnet的关系：PSPnet实在Deeplab_v2的的基础上进行修改的，本质上其实是差不了多少的。 Deeplab_v2的地址：github：https://github.com/xmyqsh/deeplab-v2 作者的主页：http://liangchiehchen.com/ 也可以在这里进行下载安装 安装步骤和caffe一样ma

DenseNet网络是应用由于分类任务中，在目前较好的分类网络ResNets，他们之前存在着很多的不同。下面先来说一说。 先来看一看网络模型结构： DenseNet主要解决的问题是缓解了消失梯度的问题，增强了特征的传播，促进了特征再利用，大大减少了参数的数量，使网络模型模型进行缩减。 这篇文章中作者主要用了DenseNet-121（k=32），DenseNet-169（k=32），Den...

这是我在github上面上传的修改的caffe框架里面加入focal loss，需要的可以自己下载下来直接编译就可以了。https://github.com/caicai2526/Caffe_densenet_focal_loss另外我也提供了caffe版本的Densenet网络结构加入focal loss和没有加入focal loss地址：https://github.com...