matlab faster-rcnn 的caffe的external（gpu/cpu）

最新推荐文章于 2020-09-08 09:35:46 发布

rookie_chenzhi

最新推荐文章于 2020-09-08 09:35:46 发布

阅读量1.2k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chenzhi1992/article/details/53991761

本文提供了适用于CUDA7.5的GPU版本及CPU版本的Caffe预编译版本下载链接，对于使用特定CUDA版本的用户来说可以直接下载使用，避免了自行编译的麻烦。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

gpu 版本：链接：http://pan.baidu.com/s/1o8LeJCe 密码：43ka

（cuda7.5，其他版本的cuda不行，要重新编译作者的caffe版本）

cpu版本：链接：http://pan.baidu.com/s/1dFDV7PZ 密码：omjs

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

rookie_chenzhi

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
4
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Faster-RCNN(Matlab版本)总结自己运行中出现的各种问题与配置情况

AngeliaZ

06-06

2233

转自：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_30071459/article/details/50546891并针对自己遇到的问题进行了一系列更改和记录。 Faster-RCNN源码下载地址：Matlab版本：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn 一、初始安装的软件版本及检测win10系统安装vs2013；安装Matlab R2...

【caffe学习笔记之8】Caffe运行Faster-RCNN算法实现目标检测(1)

汽车数据技术前瞻

01-18

3159

【Faster-RCNN算法】 Faster R-CNN（其中R对应于“Region(区域)” ）是基于深度学习R-CNN系列目标检测最好的方法。使用VOC2007+2012训练集训练，VOC2007测试集测试mAP达到73.2%，目标检测的速度可以达到每秒5帧。技术上将RPN网络和Fast R-CNN网络结合到了一起，将RPN获取到的proposal直接连到ROI pooling

4 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

faster-rcnn(matlab)需要用到的caffe文件

03-29

windows跑faster-rcnn(matlab)需要的caffe文件

MATLAB下跑Faster-RCNN+ZF实验时如何编译自己需要的external文件

fengjiexyb的专栏

08-21

279

好朋友的文章，转载保存。学习一下。 http://www.cnblogs.com/maitre-zhao/p/6689953.html

faster-rcnn 编译后的external文件(cuda8.0)

12-15

该extenal文件是在matlab，cuda8.0下编译产生的。网上大多是6.5，痛定思痛，自己编译了一个。windows版本。

faster-rcnn在CUDA8.0环境下编译caffe

08-07

提供了faster-rcnn在Win10+VS2013+CUDA8.0环境下编译成功的caffe！注意，是CUDA8.0版本下

Windows下faster_rcnn-master（CPU版）MATLAB语言微软caffe 配置

qq_39550159的博客

05-22

1786

最近再弄目标检测方面的东西，有很多不懂得地方，一切从零开始，在网上搜了很多教程。这方面的技术逐渐是模块化了，直接下载源程序运行即可，但关于MATLAB语言的教程却很少，有的也寥寥几笔带过，导致我安装的时候走了很多的弯路，运行出来第一个程序大约花了我三周的时间，由于配置不懂，希望本篇教程可以帮助那些小白开始对这个感兴趣。本人正在读大二，对这方面也不了解，目前只是跑出来了程序，看到了结果，但是对于原理...

【caffe-MATLAB】自己编译faster-rcnn的MATLAB版本

dzkd1768的博客

04-07

7528

今天在自己的电脑上编译MATLAB版本的faster-RCNN代码，将过程在这作一记录。 1.我的环境：Windows10 ，VS2013 ， MATLAB2017a ，CUDA7.5 首先下载作者的源码：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn ### Preparation for Testing: 0. Run `fetch_data/fet

深度学习Caffe实战笔记（18）Windows平台 Faster-RCNN 环境配置

gybheroin的博客

05-17

4484

好久不写博客了，因为前一段时间博主身体抱恙，感触颇多。。。。。。都说windows平台做caffe和tensorflow坑多，博主没有太多优点，唯独的一个优点就是不服输，Windows平台虽然坑多，但是填坑也是蛮有意思的一件事情。另外，在Siamese网络训练自己的数据那个博客，经过高人点评，有些不太完善的地方，具体的信息请看那篇博客的一个长评论。劳动节的时候帮一个师妹配置caffe，她说要做RCN

深度学习之Windows下安装faster-rcnn

JasonZhangOO的博客

02-04

9070

windows安装配置faster-rcnn

用Faster Rcnn 训练自己的数据成功经验(matlab版)

01-14

用Faster Rcnn 训练自己的数据成功经验(matlab版)、将数据集做成VOC2007格式用于Faster-RCNN训练

FasterRCNN mex等文件

04-25

Faster RCNN（matlab）在windows下运行所需的文件（cuda7.5）

faster rcnn配置 cuda8.0

dataningwei的博客

05-02

950

参考博客： http://blog.youkuaiyun.com/sinat_30071459/article/details/505468911、编译caffe-faster rcnn库 Caffe for Faster R-CNN 编译过程： 1）下载caffe_library.zip 2）将caffe-faster rcnn库中的所有文件copy至./caffe

Windows下Faster R-CNN 配置/Matlab版本编译

Dr.Sword 的博客

06-01

9887

配置环境： Windows10x64 Matlab2015Ra VS2013 Opencv2.4.11 CUDA7.5 GTX950M CUDA7.5安装因为Cuda7.5做了很大的优化改进，而且对win10支持较好，所以这里选择安装Cuda7.5,具体过程参考这里。但是由于作者Matlab 版本的Faster r-CNN的cnn库是在Cuda6.5下编译的，所以这里会出

【转】External GPU Support in RHEL 7

msdnchina的专栏@JiNan,ShanDong

01-14

268

https://access.redhat.com/solutions/3722471 External GPU Support in RHEL 7 SOLUTION UNVERIFIED - 已更新 2018年十一月29日09:48 - English 环境 Red Hat Enterprise Linux 7 问题 Are external GPUs supported in...

faster-rcnn+ubuntu14.04+matlab2014a+cpu配置

mht1829的博客

12-27

1475

主要可以参考Ubuntu14.04下配置测试Faster R-CNN这篇博客注意这里用的caffe不是通用的caffe，用git命令要递归下载。不过用git命令下载感觉好慢，不知道别人是不是也这样，可以直接在网页上下载好后解压到本地。按照博客中的步骤并没有编译成功，在make test时报如下错误 Unknown V1LayerParameter Layer type: 40

Ubuntu14.04下配置测试Faster R-CNN+Caffe（Matlab+CPU）目标检测

一个菜鸟的奋斗

10-26

6743

Faster R-CNN是当前目标检测领域内性能最好的算法之一，它将RPN（Region Proposal Network）网络和Fast R-CNN网络结合到了一起，实现了一个端到端的目标检测框架。本文记录的是Ubuntu14.04下配置和测试Faster R-CNN的过程，其中包括Caffe的安装和编译过程，针对的是Matlab和仅使用CPU的环境。

图形外部加文字 r语言_将外部图形卡连接到笔记本电脑的最佳方法

culiuman3228的博客

09-08

778

图形外部加文字 r语言Laptops, especially gaming laptops, are a study in compromises. Smaller machines are lighter and easier to travel with, but bigger, heavier boxes offer the dedicated graphics cardsnecessar...

Faster—RCNN配置matlab使用教程

最新发布

04-02

### Faster R-CNN 的 Caffe 实现指南 Faster R-CNN 是一种用于目标检测的强大算法，其核心在于通过区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）来生成候选框并减少计算复杂度。Caffe 框架支持卷积神经网络的高效实现，并提供了详细的文档和工具链以帮助开发者完成复杂的模型训练与推理。 #### 1. 卷积运算细节为了更好地理解 Faster R-CNN 在 Caffe 中的工作原理，可以深入研究框架如何处理卷积操作。具体而言，Caffe 使用高效的矩阵乘法技术优化了卷积层的性能[^1]。这种设计使得大规模图像数据集上的训练成为可能。 #### 2. opencv_dnn 改进的支持 OpenCV 库中的 `opencv_dnn` 模块已经扩展了对更快的目标检测方法的支持，其中包括 Faster R-CNN 的加速版本以及相应的实例演示程序[^2]。这些改进不仅提升了运行速度，还简化了部署流程。 #### 3. 更深层次的学习资源关于重新审视经典 RCNN 方法的文章提到，在现代架构下唤醒分类能力的重要性[^3]。这表明即使是最新的深度学习模型也需要不断调整参数设置才能达到最佳效果；因此建议查阅官方发布的最新版教程资料获取最权威指导信息。以下是基于 Python 编写的简单加载预训练好的 Faster R-CNN 模型代码片段： ```python import cv2 # 加载配置文件路径 modelConfiguration = "faster_rcnn_resnet50_coco.pbtxt" modelWeights = "faster_rcnn_resnet50_coco.pb" # 初始化 DNN 后端 net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(modelWeights, modelConfiguration) # 设置输入图片大小 image = cv2.imread('input_image.jpg') blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, swapRB=True, crop=False) net.setInput(blob) # 执行前向传播得到预测结果 detections = net.forward() ``` 此脚本展示了如何利用 OpenCV 和 TensorFlow 预先导出权重构建适合于嵌入式设备使用的轻量化解决方案之一部分过程。