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原创 Keras模型转成tensorflow的.pb
Keras的.h5模型转成tensorflow的.pb格式模型,方便后期的前端部署。直接上代码from keras.models import Modelfrom keras.layers import Dense, Dropoutfrom keras.applications.mobilenet import MobileNetfrom keras.applications.mobi...
2018-12-26 15:06:57
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原创 tensorflow 的c++部署--NIMA
NIMA.h/****************************************************************************** @brief : NIMA 美学评价,keras版本实现,模型已经由Keras的.h5转到tensorflow的.pb格式* @author : liuwei* @date : 2018/12/21 13:49* ...
2018-12-26 14:27:30
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原创 SSD-windows caffe 编译,基于BVLC-windows版本
这篇博客记录了如何使用BVLC版本的caffe编译windows下的ssd,不喜欢微软版caffe的可以使用这个。准备工作:cmake-guiBVLC版本caffe-windowsMicrosoft版本ssd-caffe1.CPU模式解压BVLC版本caffe-windows。解压Microsoft版本ssd-caffe。进入解压后的caffe-windows,删除include,matlab,m...
2018-01-30 14:33:43
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原创 使用python可视化特征层参数和特征图
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport osimport caffeimport sysimport pickleimport cv2caffe_root = 'F:/Honics/deeplearning/regressionNet/sln/install/' deployPrototxt = 'F:
2017-12-07 13:47:58
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原创 使用caffe实现多标签输入
最近需要使用caffe训练一个回归网络,这个网络的输入label是多维的float型数据,在搜索了大量资料后,整理了一份比较简洁的操作流程,这里记录下来。本篇博客主要参照了这篇博客,并进行了一些小幅度的修改和完善:http://blog.youkuaiyun.com/qq295456059/article/details/53142574首先,我们用于做回归的训练文件txt的格式为:cat
2017-12-07 12:04:38
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原创 Linux线程创建以及回调函数的使用
这段时间要实现一下使用深度学习分类来辅助现有算法。主要就是在主程序有需求的时候调用深度学习方法,并保证程序不卡死。然后等深度学习算法处理完成,再返回处理结果。下面贴出相关简化后的代码。记录一下。CDLProcess.h#include #include "pthread.h"using namespace std;class IDLProcessCallBack{ /
2017-07-13 15:13:04
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原创 caffe移植到arm平台
经过一个多星期的掉坑再爬坑,终于将caffe成功移植到arm平台,这里记录一下整个的过程。感谢知乎大神乌贼刘的热心帮助:https://www.zhihu.com/question/56437450移植环境: PC:Ubuntu14.04 x64ARM:Ti Linux-armtoolchain:ti-processor-sdk-linux-arm57x
2017-07-09 17:56:11
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原创 cmake编译时候出现recompile with -fPIC
在编译opencv的时候出现recompile with -fPIC。这个时候找到对应出错的模块,比如zlib模块。那么在路径3rdparty/zlib/CMakeFiles/zlib.dir/flags.make 加上-fPIC
2017-07-03 20:46:37
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转载 CNN架构模型的发展以及各个主流网络的区别
深度学习算法最近变得越来越流行和越来越有用的算法,然而深度学习或者深度神经网络的成功得益于层出不穷的神经网络模型架构。这篇文章当中作者回顾了从1998年开始,近18年来深度神经网络的架构发展情况。图中的坐标轴我们可以看出横坐标是操作的复杂度,纵坐标是精度。模型设计一开始的时候模型权重越多模型越大,其精度越高,后来出现了resNet、GoogleNet、Inception等网络架构之后,
2017-05-18 23:12:38
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转载 深度学习中的Data Augmentation方法(转)
在深度学习中,当数据量不够大时候,常常采用下面4中方法:1. 人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation2. Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过拟合的产生. 缺点是引入了
2017-05-18 22:34:39
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原创 使用caffe的HDF5数据完成回归任务
一直在研究怎么用caffe做行人检测相关的问题。大部分关于caffe的教程都是介绍如何用caffe解决分类问题,对于用caffe做回归或者检测相关问题的资料非常少。经过一段时间的摸索,发现可以通过制作HDF5数据来解决回归的问题。这里记录一下这个过程。 有很多现成的用来做检测的模型,比如faster-rcnn,他们都是自定义新的层来实现检测任务。自定义caffe层需要对caffe的框架结
2017-02-07 09:57:26
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原创 darknet yolo v2 训练自己的数据
yolo-darknet是一个目标检测网络框架,这篇博客介绍了如何使用这个网络来训练自己的数据,以达到更好的检测效果。
2017-01-12 11:52:31
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原创 Deep Residual Learning for Image Recognition
凯明大神的文章《Deep Residual Learning for Image Recognition》被评为2016最佳作文,其影响力在深度学习领域非常大。这两天拜读了一下这篇神文,写下一些感想。 首先先来感受一下大神秒天秒地的气势Our ensemble has 3.57% top-5 error on the ImageNet test set, and won th
2017-01-11 21:27:26
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原创 《使用VS2013调用caffe》项目配置教程
c++调用caffe在caffe的example目录里面有。这篇博客并不分析调用的代码,而是VS2013对caffe调用的配置。运行caffe所用到的第三方库可以在这里下载,该库已经包含opencv3.0。将第三方库解压至caffe主目录。这里以配置release模式x64程序为例。以下编译CPU模式。首先需要设置系统的环境变量。在环境变量的path中添加第三方
2016-09-22 19:48:53
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原创 caffe中网络结构参数详解
prototxt文件是caffe的配置文件,用于保存CNN的网络结构和配置信息。prototxt文件有三种,分别是deploy.prototxt,train_val.prototxt和solver.prototxt。1. solver.prototxtsolver.prototxt是caffe的配置文件。里面定义了网络训练时候的各种参数,比如学习率、权重衰减、迭代次数等等。下面详细
2016-09-06 16:21:33
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原创 Python调用已训练好的caffe模型进行分类
python作为强大的解释型语言,其提供的库函数能够方便快速的实现常用的功能。本文用python调用caffe模型。1.Setup# set up Python environment: numpy for numerical routines, and matplotlib for plotting import numpy as np import matplotlib
2016-09-06 10:18:11
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原创 opencv中Rect类的神奇用法
最近发现opencv中的Rect类非常神奇,其中很多函数使用起来极其方便。一下列举一些比较实用的函数:size()函数返回矩形的尺寸大小。返回类型为cv::Size。area()函数返回矩形的面积,也就是矩形包含的像素点个数。也就是矩形的(宽*高)的值。contains(Point)能检测点是否在矩形内。inside(Rect)检测矩形是否在矩形内。tl()返回矩形左上角的
2016-09-01 21:54:59
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原创 WIN32程序中线程的创建和使用
并发运行是操作系统的一个重要功能。有时候程序需要提高运算效率,则需要使用到并发运行。并发运行最直接方便的方式就是创建线程。这里有几个场景是极力推荐使用线程的:在开发MFC程序的时候,如果某个按钮的操作会占用大部分的时间,那么这个时候就应该为这个按钮的执行创建一个线程。如果不这么做,你必须等到这个按钮的所有操作执行完之后才能够点击窗口的其他部分。这个情景就好像你点一个按钮之后程序就直接进
2016-08-31 21:09:28
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原创 图像处理中滤波(filtering)与卷积(convolution)的区别
图像处理中滤波和卷积是常用到的操作。很多人认为卷积就是滤波,两者并无区别,其实不然。两者在原理上相似,但是在实现的细节上存在一些区别。这篇博文主要叙述这两者之间的区别。一、原理1、滤波简单来说,滤波操作就是图像对应像素与掩膜(mask)的乘积之和。比如有一张图片和一个掩膜,如下图:那么像素(i,j)的滤波后结果可以根据以下公式计算:
2016-08-30 23:30:47
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原创 Ubuntu安装显卡驱动后登陆界面无限循环问题解决
在安装cuda的时候需要先安装英伟达的显卡驱动。但是安装了显卡驱动后发现登陆不上桌面了。试了很多种方法之后发现这种方法才有效。开机在GRUB选择界面按E,进入编辑模式在倒数第二行找到 ro quiet splash去掉quiet,改成text,即 ro text splash。按F10这时已经进入终端(ctrl + alt + F1~F6),输入用户名和密码登陆
2016-08-24 15:04:00
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原创 C++文件夹中文件的读取
在做图像处理算法时,我们经常需要读取文件夹下所有的图片。每次这样的操作都要上网查一番,很麻烦。这里mark一种方便的文件读取方法。文件夹下文件的读取需要包含头文件io.h。代码如下:#include <iostream>#include <vector>#ifdef LINUX#include <dirent.h>#endif#ifdef WIN32...
2016-08-24 09:56:55
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原创 TX1 Caffe安装与配置--填坑指南
在TX1上尝试了很多天的caffe配置与安装。由于TX1是ARM架构,其编译与下载与PC上的ubuntu系统有些许不同。以下进行归纳整理:
2016-08-12 16:39:08
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电网监测系统(带数据库)
2011-12-22
空空如也
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