lwei的专栏

loss一直维持在83.33333

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...

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport osimport caffeimport sysimport pickleimport cv2caffe_root = 'F:/Honics/deeplearning/regressionNet/sln/install/' deployPrototxt = 'F:

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

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

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，

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

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

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

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

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。

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

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

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

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* ...