Eddy的博客

（1）下载VOC2007数据集 提供一个百度云地址：http://pan.baidu.com/s/1mhMKKw4 解压，然后，将该数据集放在py-faster-rcnn\data下，用你的数据集替换VOC2007数据集。（替换Annotations，ImageSets和JPEGImages） （用你的Annotations，ImagesSets和JPEGImages替换py-faster-

ubuntu14.04安装CPU版SSD(Single Shot MultiBox Detector)/Caffe版本 github链接：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd SSD是16年ECCV一篇深度学习目标检测的文章，详细知识可以百度或者谷歌，本文我们介绍如何实现。 相信很多像我一样的用不上GPU的童鞋，所以本文将安装CPU版本

相信看这篇文章的人都在做深度学习吧，此数据集是为目标检测做的数据集，有错误处请海涵 第一步：首先了解VOC2007数据集的格式 1)JPEGImages文件夹 文件夹里包含了训练图片和测试图片，混放在一起 2)Annatations文件夹 文件夹存放的是xml格式的标签文件，每个xml文件都对应于JPEGImages文件夹的一张图片 3)ImageSets文件夹 Action

学习caffe后跑了自带的例子是不是感觉很不过瘾，学习caffe的目的不是简单做几个练习，而是要用到自己的实际项目或者科研中，所以本文介绍如何从自己的原始图片到lmdb数据，再到训练和测试模型的整个流程。

1 . 临时性添加 >>>import sys >>>sys.path.append('模块路径') 这样有个问题是，当关闭shell后，就会失效 2 . 永久性添加 shell 下，cd /usr/lib/python2.7/dist-packages 然后建立一个.pth的文件，例如我们建立一个mytest.pth $ sudo echo mytest.pth 然

u012751110的专栏 来自以上博主，感谢~ （1）打开终端，应用cd切换路径，如 cd ~/caffe/data/cifar10 （2）继续执行命令   ./get_cifar10.sh  （3）成功下载数据集之后，执行ls即可见所下载的数据文件，如 batches.meta.txt  data_batch_3.bin  get_cifar10.

本文转自博主，地址如下，仅为学习收藏用，在此谢过博主 http://blog.youkuaiyun.com/zyb19931130/article/details/53842791 第一部分：ubuntu16.04+caffe安装。。。。。我的是ubuntu14.04,   64位，问题不大 General dependencies： [python] view plain

# -*- coding:utf8 -*- import os class BatchRename(): ''' 批量重命名文件夹中的图片文件 ''' def __init__(self): #我的图片文件夹路径horse self.path = '/home/ghz/fast-rcnn/data/VOCdevkit/VOC20

感谢csdn各位大神博主 保存自用~~ 原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/wjx2012yt/article/details/52197698 一、首先参照博客http://blog.youkuaiyun.com/qq_14975217/article/details/51495844 对py-faster-rcnn内的roi_pooling_layer和smoo

假设我们已经安装配置了CPU版SSD(Single Shot MultiBox Detector)，如果你还没有，请参照我的上一篇博客 http://blog.youkuaiyun.com/gaohuazhao/article/details/72664145 我们已经安装完毕，并且跑了测试，那么怎么应用SSD实现单张图像的检测呢，让我们行动吧~