Deep Learning(深度学习) caffe模型 特征提取 (windows/linux)

最新推荐文章于 2025-05-23 01:34:43 发布
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分类专栏： Deep Learning coding 文章标签： 深度学习 deep learning coding exe
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013854886/article/details/40615297
本文提供了Caffe工具的Windows及Linux版本下载链接，包括百度网盘资源。此工具由中科大多媒体计算与通信实验室提供。

windows 版本 请到 caffe-exe 下载使用。

Linux 版本 请到 http://pan.baidu.com/s/1eQjV8ps 下载使用。


中国科学技术大学多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室  
                                                                                                                      MultiMedia Computing Group

开始入坑深度学习（DeepLearning）
网易搬砖头
09-14 1847
       现在游戏越来越难做，国家广电总局审核越来越变态，国家各种打压游戏，游戏产业也成为教育失败的背锅侠，所以本人现在开始做深度学习方向。     深度学习研究的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架也层出不穷，其中包括TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon，等等。然而Ten...
深度学习系列资料总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
caffe 提取特征
u012746763的专栏
12-22 2430
参考 caffe官网 提取特征部分说明 http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/feature_extraction.html 1.Select data to run on（选择数据执行） mkdir examples/_temp #新建一个目录 find `pwd`/examples/images -type f
特征骨骼提取识别视频中的动作
04-07
1、重新设计CSV数据、存储结构 2、全新特征结构，左右两边分别11组，共22组 //RHand RWrist RElbow RShoulder //dRHand dRWrist dRElbow dRShoulder //d(RHand - RWrist) d(RWrist - RElbow) d(RElbow - RShoulder) //共计11组 版本2.1.1
Windows+caffe对自己的样本进行特征提取
Vera12212141的博客
06-07 1196
生成lmdb/leveldb文件利用caffe对自己的图片生成leveldb格式文件： http://www.cnblogs.com/TensorSense/p/6744075.html 1、将图片进行分类，建立train和test文件夹存放训练和测试的图像 2、建立txt标签文件存放图片路径以及类别 3、新建.bat文件调用convert_imageset.exe转化图片格式： D:
Windows下利用visual studio调用ubuntu下已经训练好的模型
twinkle_star1314的博客
11-08 1403
需要三个库 1.cuda直接下载 2.opencv3.0重新编译 3.caffe编译库 #include  #include #include #include #include "type_recognition_ver2_api_gpu.h"   #include #include #include using namespace std; usi
吴恩达Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 提炼笔记（4-3）-- 目标检测
大树先生的博客
11-22 1万+
卷积神经网络 --- 目标检测
OpenCV图像处理：深度学习模型部署指南
最新发布
AI天才研究院
05-23 915
随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，将训练好的模型高效部署到实际场景（如智能摄像头、移动设备、工业机器人）成为关键挑战。OpenCV作为计算机视觉领域的主流框架，其DNN（Deep Neural Network）模块提供了跨框架模型加载、推理优化和硬件加速能力，支持从CPU到GPU、从边缘设备到服务器的全场景部署。如何将PyTorch/TensorFlow等框架训练的模型转换为OpenCV支持的格式？图像预处理和后处理如何与模型推理无缝集成？
深度学习FPGA实现基础知识6(Deep Learning（深度学习）学习资料大全及优快云大牛博客推荐)
时间的诗
06-06 3万+
需求说明：深度学习FPGA实现知识储备 来自：时间的诗 第一部分：博客大牛（深度学习方向） 1、http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09 研究方向：机器学习、计算机视觉、人机交互和人工智能等领域 作品：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 网友评价：深入浅出、条理清晰、内容全面、适合反复阅读 2、h
深度学习与计算机视觉(11)_基于deep learning的快速图像检索系统
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寒小阳
03-11 5万+
本系统是基于CVPR2015的论文《Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval》实现的海量数据下的基于内容图片检索系统，250w图片下，对于给定图片，检索top 1000相似时间约为1s，其基本背景和原理会在下文提到。 2.基本问题与技术 大家都知道，基于内容的图像检索系统是根据图像的内容，在已有图像集中找到最『相近』的图片。而这类系统的
深度学习之Caffe完全掌握：用C++调用模型之makefile
MinCong Luo的博客
12-28 2288
深度学习之Caffe完全掌握：用C++调用模型之makefile 使用c++调用已经训练好的模型并不难，因为caffe项目下的examples文件夹有示例，但是编写一个Makefile来单独编译一个调用caffe库的C++文件需要自己来完成。并且caffe依赖复杂，必须处理好。 classification.cpp文件解析(详情请参看这篇参考文章)#include <caffe/caffe.hp
Windows Caffe 学习笔记（二）提取特征
Climber的博客
09-13 5914
这次的笔记是记录如何从预先训练的模型中提取特征。仍然是由于Windows版本Caffe的问题，绕了一些弯路。       参考资料：Caffe官方文档：Extracting Features Caffe-Windows下遇到过的问题、技巧、解决方案 正文如下： 1.选择运行的数据 在examples/下新建一个文件夹，命名为_temp： 选择使用系统自带的e
Windows下加载CAFFE模型的问题
shaoxiaohu的专栏
09-13 1452
试着把linux训练的caffe 模型在windows环境下运行起来，因为是自己改过的caffe代码，又只有VS2012，并没有下载官网的windows版本（支持VS2013及以上）。把相应的caffe源码拷过来，配置好各种库（hdf5/protobuf/boost/glog等）,使用protoc.exe生成相应的caffe.pb.h和caffe.pb.cc，使用windows的库函数替换了一些函数
理解深度学习中的卷积
wzy的博客
05-13 1万+
译自Tim Dettmers的Understanding Convolution in Deep Learning。有太多的公开课、教程在反复传颂卷积神经网络的好，却都没有讲什么是“卷积”，似乎默认所有读者都有相关基础。这篇外文既友好又深入，所以翻译了过来。文章高级部分通过流体力学量子力学等解释卷积的做法在我看来有点激进，这些领域恐怕比卷积更深奥，所以只需简略看看即可。以下是正文： 卷积
目标检测第4步-模型测试
潇洒坤
12-25 1372
致谢声明 本文在学习《Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型（2）——训练并使用自己的模型》的基础上优化并总结，此博客链接：https://blog.youkuaiyun.com/dy_guox/article/details/79111949，感谢此博客作者。 0.前言 本文作者的环境：python3.6、Wind...
深度学习VGG模型核心拆解
优快云 区块链
01-09 7165
如今深度学习发展火热，但很多优秀的文章都是基于经典文章，经典文章中的一句一词都值得推敲和分析。此外，深度学习虽然一直被人诟病缺乏足够令人信服的理论，但不代表我们不能感性分析理解，下面我们将对2014年夺得ImageNet的定位第一和分类第二的VGG网络进行分析，在此过程中更多的是对这篇经典文章的感性分析，希望和大家共同交流产生共鸣，如果有理解不到位的也真诚期待指出错误。Simonyan, Kare...
论文阅读学习 - AffordanceNet for Object Affordance Detection
长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
12-05 3104
AffordanceNet - Object Affordance Detection [Paper] [Code-Caffe] 摘要： AffordanceNet， 主要用于从 RGB 图片中同时检测多种 objects 以及其 affordance. 网络主要有两个分支：object 检测分支来对 object 进行定位和分类；affordance 检测分支来...
【形状识别：是方还是圆】CNN还是逻辑回归？
SofaSofa_io的博客
06-01 1154
SofaSofa的练习项目【形状识别：是方还是圆】，主要针对于数据新人、尤其图像处理、识别方面的新手进行自我练习、自我提高，与大家切磋。在同学们的催促下，我们终于上传了标杆模型。标杆模型1：逻辑回归模型模型2：基于keras的CNN完整代码点击这里。由于这次项目非常简单，大家得到100%的准确率的机会是很高的。甚至不用神经网络模型，都是有机会得到100%的哦。...
Caffe——清晰高效的深度学习（Deep Learning）框架
程引的专栏
09-30 1万+
Caffe（http://caffe.berkeleyvision.org/）是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清（http://daggerfs.com/），他目前在Google工作。  Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口；可以在CPU和GPU直接无缝切换： Caffe::set_mode(Caffe
Caffe实现SENet: C/C++深度学习模型开发
加载预训练模型后，开发者可以进行各种实验，如迁移学习到新的数据集、特征提取、图像分类等。 Caffe的配置文件通常采用protobuf格式，它定义了网络的结构、层的类型和参数、学习策略等。要在Caffe中实现SENet，...
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