linzertling的专栏

本文内容来自caffe学习主页相关内容,并结合本人理解,算是我学习caffe的第一堂课吧,以后会陆续更新相关内容,希望能和大家相互交流,共同进步.

本文转自以为技术大牛的blog，原文地址：http://nbviewer.ipython.org/github/ouxinyu/ouxinyu.github.io/blob/master/MyCodes/caffe-master/detection.ipynb   1.下载训练好的R-CNN模型，也可以自己使用Caffe训练一个自己的模型。预训练模型基于Imagenet数据集，并在ILSVRC

随着deep learning越来越热，一套套方便而又高效的开发工具应运而生。在当前的大环境下，当属caffe最受开发者所青睐，究其原因，不外乎其高效的算法，简洁的模型定义方式，方便的自定义模式等。虽然有这么多的优点，caffe的安装编译却是一件令很多初学者头疼的事，繁杂的依赖项，一环套一环，任一环节出现问题都不行。本文经过反复试验，简化步骤（例如opencv不需要单独安装），希望能对那些仍然奋斗在安装caffe一线的同行们有所帮助。