caffe 使用初步

最新推荐文章于 2020-11-05 11:14:25 发布
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分类专栏： caffe
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caffe入门教程
zakexu的专栏
09-02 4万+
（一）简介 1.caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口，可以在CPU和GPU直接无缝切换； 2.caffe的主要优势： （1）CPU与GPU的无缝切换； （2）模型与优化都是通过配置文件来设置，无需代码； 3.caffe的下载与安装： （1）下载 （2）安装 （3）caffe的下载与安装以及一些基本的介绍官网
图像目标检测与分割——CaffeModel的使用
存念
01-25 7042
最近的数字图像处理课程项目的课题是“图像的目标检测与分割”，我选择使用Faster R-CNN实现目标检测，使用FCN实现目标分割。 虽然前面Caffe已经编译成功，但是由于依赖库和Caffe版本的问题，在使用CaffeModel的时候，仍然遇到很多问题，特此记录。 pycthon接口问题 下载好模型后，运行python脚本，会有如下报错 Boost.Python.Argument
新手使用caffe实现mnist
BikeChen的博客
12-25 3686
由于课程作业的要求，刚开始使用Matlab跑作者的mnist源码，会出现Out of Memory。于是自己尝试着使用实验室的caffe。也是请教了懂的人。现在把流程和注意事项贴出来，希望对大家有用。         由于不同的环境配置，新的caffe到你的服务器上需要从新进行编译。比如下面使用make all命令对文件进行编译。        若此处不进行编译，则在进行下面的
caffe使用技巧
大丈夫
04-16 780
Caffe技巧之使用snapshot来继续网络训练 有时候想在已经训练好的网络上继续之前的训练，那么可以使用snapshot的命令，本文介绍在Caffe里如何使用snapshot来继续网络训练。 snapshot:500 #没迭代snapshot次，保存一次快照 Step 1：设置solver.prototxt 首先，在solver.prototxt 中设置
CAFFE 简单使用教程（无安装部分）
Fate_fjh的博客
07-30 1706
前言这里是从caffe成功安装开始，包括caffe的python接口，整个过程就是从训练自己图片到使用自己训练好的模型进行图片分类，这里使用的网络是lenet。
Caffe入门使用
Rasin_Wu的博客
04-13 1439
说明：这是本人caffe入门时的一些记录；主要采用了博客里一位大神的方式：https://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/48933813（博主：hjimce）还有一些事从21天实战caffe中学习到的，只是为了做学习日志才写下的这篇博客。从三天前用Windows和Ubuntu装完caffe后，最近开始硬着头皮学习源代码，发现效果一般，遂找了大神们的笔记专...
caffe-model-zoo:Caffe预训练模型和原型
05-11
Caffe是一种广泛使用的深度学习框架，由Berkeley Vision and Learning Center (BVLC)开发，以其高效、灵活性和易用性而闻名。Caffe-model-zoo是Caffe社区为用户提供的一系列预训练模型的集合，这些模型经过在大量...
MTCNN CAFFE 版本
08-17
4. **训练**: 使用Caffe的`train_val.prototxt`文件进行训练，通过调整学习率、批量大小等参数优化模型性能。 5. **验证和调整**: 定期验证模型在验证集上的表现，根据结果调整网络结构或训练策略。 **四、测试过程...
caffe源代码解析1
08-08
本文将对Blob的基本结构和功能进行初步解读。 Blob的定义在`blob.hpp`文件中，它不仅包含数据存储，还涉及到内存管理及数据同步。Blob的数据结构使得它可以适应不同维度的数据，通过`num_`、`channel_`、`height_`...
Caffe 代码粗解
09-14
Caffe是一种广泛使用的深度学习框架，由伯克利视觉与学习中心（BVLC）开发，以其高效、灵活性和易用性而闻名。本解析将帮助你初步理解Caffe的代码结构和基本工作流程，为深入研究Caffe源码打下基础。 首先，Caffe的...
Caffe的基本使用
Rareay
11-05 1106
:::tip 本文主要描述如何训练、测试一个自己的模型。内容参考博客 ::: 1 说明 首先我们需要在 ~/caffe/example/ 目录下创建一个自己的文件夹，如 /cancer，后面将会在该目录下创建一些脚本和模型文件，训练的模型也会存储在该目录下。另外，需要在 caffe 根目录下执行这些脚本，主要是因为一些路径问题。下面是本次实验结束时的目录结构： └── cancer ├── create_lmdb.sh ├── create_mean_value.sh ├── get
Caffe框架的使用
厚嘉的it窝
05-30 1512
1. 首先准备训练和测试数据 400张训练数据，100张测试数据。分类标签文件使用脚本[root@iZwz99nu4bhzqppacs6hwbZ ~]# cat create_filelist.sh #!/usr/bin/env shDATA=/root/reMY=/rootecho "Create train.txt..."rm -rf $MY/train.txtfor i in 3 4 5 6...
caffe的整个使用流程
u010451780的专栏
04-14 697
本文主要讲解caffe的整个使用流程，适用于初级入门caffe，通过学习本篇博文，理清项目训练、测试流程。初级教程，高手请绕道。 我们知道，在caffe编译完后，在caffe目录下会生成一个build目录，在build目录下有个tools，这个里面有个可执行文件caffe，如下图所示： 有了这个可执行文件我们就可以进行模型的训练，只需要学会调用这个可执行文件就可以了，这便是最简单的caffe...
caffe新手教程
Counting_Stars的博客
09-18 407
转载：https://www.jianshu.com/p/a76c18a3c6d5 先贴个官网的安装方法，http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html 2.安装好之后,仔细阅读并照着流程跑一下官网给的例子，链接如下： 1).http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html ...
Windows下Caffe的学习与应用（一）——训练自己的数据模型(GoogleNet)
知来者逆的博客
03-07 3362
前言 之前有用OpenCv的特性提取和SVM、BOW做过按图像里的内容进行分类的相关项目，耗时长，准确率又不是很高，只有百分七十到八十，所以一直想用caffe试试。 一、系统环境 二、数据集准备与处理 1.收集数据 2.更改文件名 3.统一图像大小 三、创建相关文件 1.创建数据文件夹 （1）在caffe-windows/data路径下创建一个自己存放数据的文件夹，我这里起名为classify，在...
caffe实战（一）：caffe环境搭建
lucy girl
01-20 703
前言：对于深度学习的初学者来说，Caffe框架绝对是一个坑，搭建环境就花了我将近半个月的时间，在网上找了很多帖子，也没有什么特别好用的，所以打算根据我的安装经历写下这篇帖子，希望对大家有些帮助，少走一些弯路。 一，工具： window 10+VS2013+Anaconda 2+python 2.7 注：这是我个人的配置，仅供参考，当然VS最好是用2013及以上版本。 二，Caffe环境配置 其他软...
使用已训练好的caffe模型的步骤
学习专栏，期待交流与成长
03-23 1万+
如何使用生成的模型，可能是在训练好模型之后，需要考虑的问题。实际上，caffe是存在两种接口来进行调用模型：1种是基于python的，另一种则是基于c++的。我个人是倾向于使用python接口，因为： 谚语：人生苦短，我用python 最近刚好做了一个项目，同时开发了两种接口，所以也刚好来进行两者的比对。0 前言做任何事情之前，最好功利的问一问，做这件事情的目的是什么？如果你是一个如饥似渴的程序
Caffe框架初步理解
热门推荐
不积跬步，无以致千里；不积小流，无以成江海
09-04 1万+
当前最火无非就是深度学习了。搞了大半年的机器人相关视觉东西，用的最多的也是Caffe。看网上有形形色色的Deeplearning的net，但是他们背后到底是什么样子的？这么说吧！这里我们把Caffe比作一个汽车。汽车怎么组成的？各种零件先组装成轮胎、发动机、车座、车外部框。。。然后这些组成的部件组成一个完成的车。那么有的人要问了这和深度学习框架Caffe有个毛的联系啊？？？！！！（ps：黑人问号脸）
Caffe框架代码解析导引
标题：“Caffe 代码粗解”与描述“针对Caffe代码的粗略解析，了解其框架，作为细看代码的前期引导资料”提供了明确的指示，即将对Caffe这一深度学习框架的代码进行初步的解读和理解。Caffe，全名为Convolutional ...
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