seu_nuaa_zc的博客

这篇文章主要讲解如何自己编译任少卿的Caffe for Faster R-CNN，不讲如何用Matlab训练模型或者调试Matlab代码等，只讲解如何编译该caffe工程得到external文件夹。该文很多地方都是参考小咸鱼的，膜拜博主~~~        声明：作者的caffe for faster rcnn 应该了对Caffe做了改进，所以还是编译他本人的，不要编译Caffe wi

Caffe学习笔记系列1—在VS2013工程中添加Caffe依赖项本节主要讲解在Caffe编译成功之后，如何在自己的工程中添加依赖项。对于Caffe如何编译不再详述，可参考网上，另外，推荐一个Caffe模型的可视化工具Netscope，链接如下：http://ethereon.github.io/netscope/#/editor。下面切入正题。首先在E盘中建立“Caffe学习笔记系列”文件夹，本...

Caffe学习笔记系列2—基于AlexNet网络的模型训练和特征提取本节主要讲解AlexNet网络的模型训练和特征提取，主要是利用AlexNet对自己的数据进行训练。         在“Caffe学习笔记系列”文件夹中建立“CaffeTest2”文件夹，本节的所有操作在该文件夹进行。一、模型的训练1、  源数据（图片）准备。首先建立Data文件夹，文件夹里面再建立子文件夹，子文件夹命名从0开始，...

Caffe学习笔记系列3—基于Saimese网络的模型训练和特征提取本节主要讲解Siamese网络的模型训练和特征提取，其中特征提取将不再讲述，和Caffe学习笔记系列2是一样的。本节主要是讲解如何训练Siamese网络模型以及如何准备该网络需要的输入数据格式。         在“Caffe学习笔记系列”文件夹中建立“CaffeTest3”文件夹，本节的所有操作在该文件夹进行。本节分为两部分，第...

Caffe学习笔记系列4—基于改进的Saimese网络的模型训练和特征提取本小节主要讲解改进的Siamese网络的模型训练，其实也算不上改进，主要讲的还是如何准备改进的Siamese网络的数据准备，对于特征提取部分则不再介绍，跟前面的方法雷同。所谓的改进是在传统的Siamese网络的对比损失函数中添加softmax损失，及损失函数是对比损失和softmax损失的权重和。对于改进的Siamese网络...

Caffe学习笔记系列5—基于损失函数为Center Loss的模型训练和特征提取 这一部分实在不想写，后面在补上吧。我把所有东西都放在”CaffeTest5“文件夹中。

一、Faster  rcnn（Windows+caffe+matlab+GPU）训练部分安装笔记1、下载caffe_library，链接：http://pan.baidu.com/s/1jI1ld22 密码：nfd22、下载caffe-faster-R-CNN，链接：http://pan.baidu.com/s/1nv1eY9N 密码：1rgj3、参考本人写的博客：http://blog.csdn...