caffe学习系列笔记

最新推荐文章于 2020-04-29 21:38:05 发布
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分类专栏： caffe
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Caffe学习系列(23)：如何将别人训练好的model用到自己的数据上 

Caffe学习系列(22)：caffe图形化操作工具digits运行实例 

Caffe学习系列(21)：caffe图形化操作工具digits的安装与运行 

Caffe学习系列(20)：用训练好的caffemodel来进行分类 

Caffe学习系列(19): 绘制loss和accuracy曲线 

Caffe学习系列(18): 绘制网络模型 

Caffe学习系列(17)：模型各层数据和参数可视化 

Caffe学习系列(16)：caffemodel可视化 

Caffe学习系列(15)：计算图片数据的均值 

Caffe学习系列(14)：初识数据可视化 

Caffe学习系列(13)：数据可视化环境（python接口)配置 

Caffe学习系列(12)：训练和测试自己的图片 

Caffe学习系列(11)：图像数据转换成db（leveldb/lmdb)文件 

Caffe学习系列(10)：命令行解析 

Caffe学习系列(9)：运行caffe自带的两个简单例子 

Caffe学习系列(8)：solver优化方法 

Caffe学习系列(7)：solver及其配置 

Caffe学习系列(6)：Blob,Layer and Net以及对应配置文件的编写 

Caffe学习系列(5)：其它常用层及参数 

Caffe学习系列(4)：激活层（Activiation Layers)及参数 

Caffe学习系列(3)：视觉层（Vision Layers)及参数

Caffe学习系列(2)：数据层及参数

caffe学习笔记
当你努力到把自己都感动的时候，你离成功就不远了。
09-23 2304
accuracy为0：最后一层的输出不等于样本类别数。synset_words.txt 从0开始一个类名对应一个数字，如 car 0 cat 1 dog 2学习速率可以减小，否则下降太快，加大学习率会加快拟合速度，但是如果调得太大会导致切线旋转过度而无法收敛。Convolution 层使用一系列可训练的卷积核对输入图像进行卷积操作,每组卷积核生成输出图像中的一个特征图。InnerProduct
Caffe学习笔记（一）：Caffe架构及其模型解析
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12-17 1万+
Caffe学习（一）：Caffe架构及其模型解析         写在前面：关于caffe平台如何快速搭建以及如何在caffe上进行训练与预测，请参见前面的文章《caffe平台快速搭建：caffe+window7+vs2013》、《Windows平台上Caffe的训练与学习方法（以数据库CIFAR-10为例）》。         本文主要介绍Caffe的总体框架，并对caffe
caffe学习系列
jinbeibei0606的博客
04-26 430
http://www.cnblogs.com/denny402/p/5083300.html
caffe 学习
weixin_30237281的博客
07-17 80
caffe学习官网 cs231n课程 卷积神经网络工作原理直观的解释 机器学习资料分享链接: https://pan.baidu.com/s/1miomp0s 密码: kkj7 基础知识： numpy pandas blob caffe modular xavier初始化 sklearn python 基础： join() assert make 与 ma...
机器学习 Task5
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04-29 369
SVM 支持向量机（SVM）——原理篇 https://zhuanlan.zhihu.com/p/31886934 svm知乎话题 https://www.zhihu.com/topic/19583524/top-answers 学习SVM，这篇文章就够了！（附详细代码） https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-10-17-20 机器学习算法...
【SpringBoot学习】1、SpringBoot 配置 jsp 模板引擎
Tellsea
07-30 6025
springboot整合jsp页面 这篇文章主要内容虽然很简单，但是还是要记录一下，从《颈椎病康复指南》中的得出的结论，使用的springboot版本是springboot 2.0.3，不鬼扯了，直接上代码。 创建springboot项目就不废话了。在原来的基础上直接加东西就可以了 1、添加jsp支持的jar包 <!-- servlet 依赖 --> <depen
Caffe学习笔记：Caffe架构及其模型解析
老吴的私房菜
04-28 3068
转载请标注转载网址：http://blog.youkuaiyun.com/frd2009041510 目录(?)[+] Caffe学习笔记（一）：Caffe架构及其模型解析         写在前面：关于caffe平台如何快速搭建以及如何在caffe上进行训练与预测，请参见前面的文章《caffe平台快速搭建：caffe+window7+vs2013》、《Win
Caffe学习笔记
MyArrow的专栏
08-17 3415
1. 简介 2. 前向传播(Forward)     从高层次到低层次的调用Forward函数：Solver->Net->Layer->Specific Layer (Convolution等...) 3. 反向传播(Backward)
caffe 学习系列之examples-CIFAR
qq_34650787的博客
04-30 219
 安装完Caffe后，如何开始学习Caffe呢？一个不错的方法就是从Caffe自带的examples开始学起。在caffe安装的根目录下可以找到examples这个文件夹，这个文件里就包括了一些实例。本篇笔记就是使用CIFAR-10进行训练学习。一、预备知识1.深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize，下面按自己的理解说说这三个的区别：    (1)batchsize...
caffe学习笔记全系列
11-10
本系列的"caffe学习笔记全系列"涵盖了从基础到进阶的全部内容，旨在帮助学习者全面理解和掌握Caffe在深度学习中的应用。 1. **Caffe框架介绍** Caffe以其高效和灵活性著称，它使用C++编写，同时提供了Python和...
薛开宇caffe学习笔记完整版
01-16
《薛开宇Caffe学习笔记完整版》是一份详尽的深度学习教程，专注于介绍Caffe这一高效且广泛使用的深度学习框架。Caffe由伯克利视觉与学习中心（BVLC）开发，以其速度和模块化设计而闻名，是许多研究者和开发者首选的...
caffe学习笔记1CIFAR-10在caffe上进行训练与学习-薛开宇1
08-03
《CIFAR-10在Caffe上的训练与学习》 CIFAR-10是一个常用的计算机视觉数据集，包含60,000张32x32彩色图像，分为10个类别，其中50,000张用于训练，10,000张用于测试。在Caffe这一深度学习框架中对CIFAR-10进行训练与...
caffe学习笔记完整版
11-08
Caffe是一个深度学习框架，主要关注速度和模块化，尤其擅长于卷积神经网络（CNN）的研究和应用开发。以下详细知识点将围绕如何在Caffe框架上进行深度学习模型的训练、测试以及可视化等操作展开。 1. CIFAR-10 数据...
MPU9250九轴传感器数据融合：扩展卡尔曼滤波（EKF）算法解析与应用——以四元数、陀螺仪和加速度计为核心 · 四元数
08-13
MPU9250 九轴传感器的工作原理及其应用背景，重点讲解了如何利用扩展卡尔曼滤波 (EKF) 进行数据融合。文中解释了选择四元数作为状态量、三轴陀螺仪的漂移作为控制量以及三轴加速度计和磁偏角作为观测量的原因。通过这种方式，在短时间尺度上优先信任陀螺仪提供的高精度角速度数据，而在长时间尺度上则依赖于加速度计提供的稳定姿态信息。此外，还提供了 Python 实现的简单 EKF 数据融合算法代码示例。 适合人群：对传感器数据融合感兴趣的电子工程技术人员、自动化控制领域的研究人员、从事机器人导航系统开发的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要精确测量和稳定控制的场合，如无人机飞行控制系统、自动驾驶汽车的姿态感知模块、智能穿戴设备的动作捕捉单元等。目的是提高运动信息的准确性与稳定性。 其他说明：本文不仅理论阐述详尽，而且附有实际代码示例，便于读者理解和实践。对于希望深入了解传感器数据融合技术并掌握其实现细节的专业人士而言，是一份非常有价值的参考资料。
S7-200与MCGS PLC控制抽水泵系统：梯形图程序、接线图及组态画面解析 梯形图
08-13
No.201 S7-200与MCGS PLC在控制抽水泵系统中的应用。首先，文章讲解了梯形图程序作为控制逻辑的关键组成部分，展示了如何通过梯形图实现自动化控制，如当水位低于设定值时启动抽水泵电机。其次，文章阐述了IO分配与接线图原理图的重要性，通过合理的输入输出分配，确保系统的高效稳定运行。最后，文章介绍了MCGS PLC的组态画面，使操作人员能实时监控和管理系统，提供便捷的操作界面和故障排查工具。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，特别是对PLC控制系统有一定了解的人群。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握S7-200与MCGS PLC在抽水泵系统中的具体应用场合，帮助工程师和技术人员更好地设计、安装和维护此类系统。 其他说明：文章不仅提供了理论知识，还附有具体的实例和图表，便于读者理解和实践。
威纶通触摸屏配方管理模板（含图库与宏程序详解）
08-13
内容概要：本文深入介绍了威纶通触摸屏配方管理模板的应用，涵盖从模板概览、文件构成到宏程序详解等多个方面。首先，模板包含完整的图库、原图和PS原文件，用户可以通过直接拖拽的方式快速设计触摸屏界面，或者对原文件进行个性化修改。其次，文中详细解释了宏程序的工作原理，以一个简单的照明控制系统为例，展示了如何利用宏程序实现灯光的开关控制。最后，文章强调了这套模板在实际应用中的灵活性和高效性，无论是简单控制还是复杂工艺流程，都能提供极大便利。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是需要使用威纶通触摸屏进行项目开发的人员。 使用场景及目标：适用于各类工业控制场景，旨在提高工作效率，简化触摸屏界面设计和配置过程，帮助用户更好地理解和应用宏程序。 其他说明：本文不仅提供了理论指导，还通过具体实例进行了操作演示，确保读者能够在实践中掌握相关技能。
DC-Buck芯片TPS56637 4.5V-28V输入,6A
最新发布
08-13
同步降压，三阶环路调节
### 【工业自动化】西门子梯形图程序转换手册：指令与内存映射解析
08-13
内容概要：本文档是西门子梯形图程序转换器的操作手册附录，版本为 Rev 1.10。主要内容包括三大部分：指令转换列表、指令转换解决方案以及I/O内存转换表。指令转换列表详细列出了从S7-200到不同型号PLC（如CP1E、CP1L、CP1H）之间的指令对应关系，涵盖了逻辑操作、比较、定时器、计数器、数据移动、算术运算、转换指令等。对于某些复杂指令，提供了详细的转换解决方案。I/O内存转换表则详细说明了S7-200与各型号PLC之间输入输出寄存器、变量存储器、位存储器、定时器、计数器等内存区域的映射关系。此外，还包括特殊内存位的转换对照。 适合人群：具有PLC编程基础的技术人员，特别是从事西门子S7-200系列PLC向其他品牌或型号PLC迁移工作的工程师。 使用场景及目标：①帮助工程师将现有S7-200程序迁移到其他型号PLC上；②确保转换后的程序逻辑正确性和功能完整性；③提供详细的转换规则和步骤，减少迁移过程中可能出现的问题。 其他说明：文档提供了详尽的指令和内存映射表，适用于多种应用场景。工程师可以根据具体需求选择合适的转换方案，并参考提供的详细说明进行实际操作。同时，对于一些复杂指令，文档给出了具体的转换方法和注意事项，有助于提高迁移的成功率。
深度学习框架Caffe全面学习笔记
该系列笔记可能包含以下内容，基于对标题、描述和标签的理解： #### 1. Caffe的基本使用 - **配置开发环境**：介绍如何安装Caffe及其依赖，设置CPU模式或GPU模式。 - **数据集准备**：说明如何准备数据集，包括数据...
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