【caffe源码】DataLayer

最新推荐文章于 2021-09-27 11:10:28 发布
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分类专栏： Caffe
本文精选了优快云上三篇技术博客的内容,涵盖了多种编程语言和开发工具的使用技巧,深入探讨了软件开发过程中的常见问题及解决方案,适合各阶段开发者阅读.

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Caffe框架源码剖析(3)—数据层DataLayer
Rolin的专栏
09-13 4273
Caffe网络正向传导时，首先进行的是DataLayer数据层的传导。该层从文件读取数据，加载至它的上一层卷积层。反向传导时，因为数据层不需要反传，所以它的Backward_cpu()和Backward_gpu()都是空函数。下面看一下DataLayer类图关系。
caffe源码分析-layer
常思考->有目标->重实践->善反思
10-07 1514
本文主要分析caffe layer层，主要内容如下： 从整体上说明下caffe的layer层的类别，以及作用 通过proto定义与类Layer简要说明下Layer的核心成员变量; Layer类的核心成员函数 1. 类Layer overview caffe中的Layer主要分为如下几个模块： 输入层Data Layers Data Layers定义了caffe中网络的输入，依...
CAFFE源码学习笔记之十-data_layer
sinat_22336563的博客
04-07 1565
一、前言CAFFE在搭建CNN网络的时候，第一层就是数据层，所以本节梳理一下同样很庞大的DataLayer层。 先给一个网络结构： Layer类： 层的基类;BaseDataLayer类：数据层的基类;BasePrefetchingDataLayer类：预取层，主要是预先读取若干批次的数据，平衡CPU与GPU带宽和GPU计算速度。从继承关系可以看出，该层是多线程系统主要发挥作用的地方。
caffe data layer
MrTeq的专栏
07-11 233
https://blog.youkuaiyun.com/u011104550/article/details/51285512   ***caffe源码学习（五） data layer https://zhuanlan.zhihu.com/p/22404295   ***Caffe源码阅读——DataLayer&Data Transformer...
caffe之Data_Layer层代码解析
ming5432ming的博客
11-06 2800
一、 caffe的数据输入层， 根据不同的输入方式有不同的层， 因为本人最早接触的是通过lmdb数据库输入数据，而lmdb对应这DataLayer层， 其实还有一个常用的就是ImageDataLayer层， 这个层 可以直接输入图片的路径， 而不需转换。     上面这张图， 反应输入层的继承关系和不同层次关系， 可见： DataLayer层 继承自BasePrefetchingDataLa
caffe学习-代码阅读DataLayer
Meihuashan_HUST的博客
05-05 494
以下摘录自《深度学习轻松学》冯超 为 了能够尽可能地提高训练速度， DataLayer 采用了异步准备数据的形式，数据 读人的工作和模型训练的工作在各自的线程中进行，相互独立并不依赖 。 当模型 需要数据时，只需要将数据复制到指定的内存中即可。 从lmdb数据库中，Cusror逐一获取数据，然后构成batch，经过transform变换后，是实际训练用的data. 最上面的虚线框是DataRea...
Caffe源码深入解析
10-26
### Caffe源码深入解析 #### 一、概述 ##### 1.1 Caffe的优缺点 **优点：** - **高效性能：**Caffe基于Google Protocol Buffer数据标准设计，这种标准化的数据处理方式大大提升了其运行效率。尤其在深度学习模型...
caffe 源码解析部分
07-06
**深度学习框架Caffe源码解析** Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是由Berkeley Vision and Learning Center（BVLC）开发的一款高效、开源的深度学习框架，广泛应用于计算机视觉领域...
caffe修改DataLayer来实现多标签多任务——车辆属性识别
shuli0614的博客
02-22 797
初步接触多标签多任务训练的时候，网上能找到的资料文献几乎全看了，不禁感叹一下，百家争鸣百花齐放五花八门，对我来说真的是费了好大劲来缕清思路，没有一篇是可以完全照着能复现出来的，要么缺少数据集，要么缺少代码，要么步骤没有讲清楚，总之是参阅了很多的网友的智慧，终于跑通了自己的。 参考过的资料我尽量都贴在文章后面，以表敬意。 网上好几种思路来修改caffe，使之能够处理多标签数据集，我这里只跑通了修...
caffe源码简单解析1
08-08
标题中的“caffe源码简单解析1”表明我们将探讨深度学习框架Caffe的源代码，而描述提到了`caffe_cpu_gemm`函数，这是Caffe中用于执行矩阵乘法的一个关键部分。标签“caffe 软件/插件”进一步确认我们关注的是Caffe这...
为 Caffe 添加新的 DataLayer
章华
07-25 2037
目标复现 DeepID 用 Caffe 实现人脸识别时，网络的训练的框架往往是这样的：就是说 Image List 中的数据是按对整理好的，类内 (intra class) 类间 (inter class) 数据交替排列。这样就可以直接利用 ImageDataLayer 获得一个个均匀的 Batch。现在只要对 Loss Layer 简单做一下修改，网络已经可以正常训练了，相当简单。但简单的代价也相
【Caffe源码解析】DataLayer
1983的专栏
06-04 7407
函数功能： DataLayer 用于将数据库上的内容，一个batch一个batch的读入到相对应的Blob中
caffe源码学习（五） data layer
牛闯的博客
04-30 7844
通过前面的学习，了解了protobuf，blob，cpu和gpu数据管理，基类Layer。在使用caffe时，我们首先在prototxt文件中定义数据层，可以参考官网教程。这样我们就可以通过数据层来读取和预处理我们指定格式的数据，并将其送入网络。接下来就学习的目的是：了解caffe是怎样实现这样的数据层的，对于自己的特殊数据能够写出自己的数据层。参考官网列出的各类继承关系，逐一学习它们的作用。1.源
Caffe源码精读 - 5 - Caffe Layers之data_layer(数据层)
tecsai的博客
07-29 441
Class_4 Caffe Layers之data_layer(数据层) 1. 概述 data_layer稍微有些深， 分别是Layer->BaseDataLayer->BasePrefetchingDataLayer->DataLayer。结构图如下： 2. InternalThread InternalThread实际上是封了一层boost的thread，相对理解起来比较简单。 （1）entry entry函数是一个私有函数，不对外公开。主要是为...
Caffe(学习1)--Data layer 详解
起点的专刊
05-25 2510
在开始Caffe的学习之前，希望你已经准备好了caffe环境，并且学习了Pytorch系列。CNN对我们来说不再是一个黑匣子，我们可以用自己的数据训练一个diy模型，但在实际生产中考虑到嵌入式应用和测试需要，通常将pth模型转成caffe.model进行集成，接下来我会通过Pytorch和Caffe的对比，来介绍Caffe的细节。 在Pytorch中我们可以定义一个自己的类...
caffe源码分析-DataLayer
常思考->有目标->重实践->善反思
10-07 1264
DataLayer作为caffe训练时的数据层（以多线程的方式读取数据加速solver的训练过程），继承自BaseDataLayer/BasePrefetchingDataLayer。 template <typename Dtype> class BaseDataLayer : public Layer<Dtype> { public: explicit Base...
Caffe Layers Code Analysis-DataLayer
zsytony的专栏
06-08 7734
Caffe Layers Code Analysis-DataLayerCaffe Layers Code Analysis-DataLayer 代码分析 layerhpp Layer层的三个主要的参数 Layer成员变量 初始化函数SetUp data_layerhpp - 数据集dataset数据内容可以是多维数组也可以是更复杂的数据类型 Vision_layer 代码分析与layer相关的头文
在ASP.NET三层体系中，数据层（Data Layer）确实是一个重要的组成部分，但它通常不包括业务逻辑层和表示层
BLOG域名:programb.blog.youkuaiyun.com
09-27 196
虽然说开发灵活易用的组件库是一件非常难的事情，但在积累了足够多的可复用的业务组件及 UI 组件之后，新的页面在数据层面，又可以从其他页面的 action，selector，formatter 中寻找可复用的业务逻辑时，新需求的开发速度应当是越来越快的，而不是越来越多的业务逻辑与显示逻辑交织在一起，最终导致整个项目内部复杂度过高，无法维护只能推倒重来。抽象的说，业务逻辑层就是处理与业务相关的部分，一般来说，业务层包含一系列的执行与数据的操作，例如，开具发票、添加客户或下订单等。
Caffe 数据层 ImageDataLayer DataLayer WindowDataLayer等
andylei777的博客
12-22 1303
概述 Layer 本文主要参考 梳理caffe代码image_data_layer、data_layer、window_data_layer(七) 概述数据层主要为模型提供数据输入。职责包括： - 读取数据(根据不同的数据存储方式进行读取) - 数据预处理（crop resize mirror等）数据层也是层，因此它在实现时逃不过层的必备接口 以及 它数据层专属接口 - 层初始化
深度学习框架Caffe源码解析精要
- `DataLayer`：作为数据层的基类，提供了数据层通用的接口和数据流的处理逻辑。 - `PrefetchingDataLayer`：负责异步加载数据，以提高数据读取的效率。 在源码解析中，研究数据层可以了解到数据是如何被组织、加载...
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