caffe output argmax layer

最新推荐文章于 2024-07-28 21:59:03 发布
转载 最新推荐文章于 2024-07-28 21:59:03 发布 · 1k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/morganh/p/8472249.html
文章标签：

#人工智能

本文汇集了多个技术博客的链接，涉及不同领域的技术文章，包括但不限于编程语言、框架应用及开发工具等内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

http://blog.youkuaiyun.com/ws_20100/article/details/49184037

 http://blog.youkuaiyun.com/langb2014/article/details/50988275  (good !)

 

https://www.cnblogs.com/yinheyi/p/6070213.html (good)

http://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/49535873 

转载于:https://www.cnblogs.com/morganh/p/8472249.html

superXX07
关注
Caffe | 核心积木Layer层类详解
yuanCruise
01-20 1621
0.简介 Layer层类是Caffe中搭建网络的基本单元，当然也是使用Caffe训练的核心部件单元，因此我们将其称之为Caffe的核心积木。Layer基类派生出了各种不同功能的层类，Layer类派生出来的层类通过实现两个虚函数Forward()和Backward()，产生了各式各样功能的层类。Forward是从根据bottom计算top的过程进行前向计算，Backward则相反根据top计算bot...
Caffe源码解读：Layer类
小肥柴不是小废柴的博客
11-18 1284
Layer类简介 至少有一个输入，输出Blob。 部分Layer带有权值和偏置项（如：激活层没有权值项） 前向传播对输入Blob处理，得到输出Blob。反向传播对输出的diff进行处理，得到输入的diff ProtoBuffer描述 打开./caffe/src/caffe/caffe.proto文件，找到LayerParameter，查看对应的数据结构...
caffe layer
visionfans的专栏
10-26 1290
看Caffe/wiki/Development，同时对照ArgMaxLayer来看！   layer的声明要写到： l  common_layers.hpp l  data_layers.hpp l  loss_layers.hpp l  neuron_layers.hpp l  vision_layers.hpp   要实现以下函数： l  LayerSetUp l  Re
caffe使用中的问题记录
无机器不学习-加大码先森的分享
05-31 7206
caffe使用中的问题记录 说明 问题1 caffe-parallel has a bug Check failed protoSerializeToOstreamoutputcaffe使用中的问题记录说明 本文用来记录使用caffe深度学习开源框架时遇到的问题及其解决方案。 问题1 caffe-parallel has a bug: Check failed: proto.SerializeT
caffe 最新的层都有哪些呢？
wangzhebupt的专栏
04-13 4938
caffe不断地更新，最近又加入了prelu这种很好的功能~详见 http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/ http://arxiv.org/abs/1502.01852 更新之后每层的设置从layers变为layer，现有的层有 AbsVal,Accuracy,ArgMax,BNLL,Concat,Contra
caffe源码阅读5-各种layer概述
thy_2014的专栏
07-19 2586
工厂模式：一个工厂可以生产N种产品，那么就需要N种磨具。 因为从来没有玩过设计模式，而layer是采用工厂模式的，就临时看了一下，大概可以用上面的那一句话来描述吧。 基本可以说caffe中的所有层都是继承了layer类的，那么在caffe中，一共有哪些层呢？可以在caffe.proto中看到： enum LayerType { // "NONE" layer type is
详解numpy的argmax
lcczzu的专栏
01-20 337
从最简单的例子出发 假定现在有一个数组a = [3, 1, 2, 4, 6, 1]现在要算数组a中最大数的索引是多少.这个问题对于刚学编程的同学就能解决.最直接的思路,先假定第0个数最大,然后拿这个和后面的数比,找到大的就更新索引.代码如下 a = [3, 1, 2, 4, 6, 1] maxindex = 0 i = 0 for tmp in a: if tmp > a[ma...
caffe数据结构(二): Layer
sinat_16577223的博客
01-05 1726
Layer是caffe 基本计算单元, 至少有一个输入Blob(Bottom) 和输出Blob(Top), 部分layer带有weight 和bias项. 两个运算方向:前向传播和反向传播. 相关数据结构,位于caffe.proto中的LayerParameter部分: (当增加新的LayerParameter域时,要更新下一个可用ID, 这在自定义层时会用到.) // NOTE /
caffe 官方教程 中文版
11-23
- **5.5.8 Argmax**：找到最大值的位置。 - **5.5.9 Softmax**：实现Softmax函数。 - **5.5.10 Mean-Variance Normalization**：进行均值和方差的归一化。 #### 第六章：Interfaces - **6.1 Command Line** - *...
Python 中 Caffe 库的使用方法
roc_ever的博客
07-28 788
它特别适用于图像分类和图像分割任务。以下是一个关于如何使用 Caffe 库的详细指南，包括安装、配置、构建和训练模型的步骤。Caffe 是一个强大的深度学习框架，尤其适用于计算机视觉任务。无论是从安装、配置、数据预处理、模型训练到评估和可视化，Caffe 都提供了完整的解决方案，帮助开发者高效地进行深度学习研究和应用。Caffe 支持微调预训练模型，即在已有模型的基础上进行训练以适应新的任务。在训练和评估模型时，需要对数据进行预处理。Blob: 是 Caffe 中的数据结构，用于存储和传输数据和梯度。
argmax函数_TensorFlow深度学习入门笔记（四）一些基本函数
weixin_39840729的博客
11-25 256
写在前面学习建议：以下学习过程中有不理解可以简单查找下资料，但不必纠结（比如非得深究某一个函数等），尽量快速的学一遍，不求甚解无妨。多实操代码，不能只复制代码，或者感觉懂了就只看。熟能生巧，我亦无他，唯手熟尔今天介绍一些基础函数及其用法，基本全是代码，一些解释都放在代码的注释里了。直接看代码吧，记得在你本地跑一下看哦代码1#tensor.get_shape() 获取tensor的shape，就是维...
caffe各层解析以及参数说明（慢慢整理，做个笔记）
mingo_敏
11-27 3127
Convolution层 layer { name: "conv1" type: &a
Opencv 基本操作六 使用基于dnn模块部署onnx语义分割模型（实现argmax函数）
a486259的博客
12-11 2615
​Opencv中的深度学习模块（DNN）为模型部署提供了基础能力支持，支持tf、pytorch、onnx模型的部署方式，其中onnx是一种深度学习模型的开放式格式。tf模型、pytorch模型和paddle模型都可以转换为onnx格式。为此本博文专注于使用opencv的dnn模块部署onnx模型，实现了应用于语义分割的argmax函数。
onnx2caffe的一些经验
Ray_Tang_的博客
12-29 3796
记录一个onnx2caffe遇到的bug背景环境步骤1.pytorch2onnx2.onnx瘦身3.onnx2caffe经验1.torch1.4版本，在torch.onnx.export可以选择opset_version=11,可以解决后面很多问题2.如果torch在训练的时候使用了nn.DataParallel，模型加载的时候也要用nn.DataParallel加载权重，在export的时候使用model.module。否则onnx导出的结果不正确（也有其他的办法处理权重）TODO合理的创建标题，有助于目
Eltwise_layer简介
jyl1999xxxx的博客
04-02 3125
http://www.voidcn.com/blog/thy_2014/article/p-6117416.html common_layer： ArgMaxLayer类； ConcatLayer类： EltwiseLayer类； FlattenLayer类； InnerProductLayer类； MVNLayer类； SilenceLayer
caffe 使用常识
m0_37400316的博客
12-10 254
solver.prototxt net: "/caffe/examples/lmdb_test/train/bvlc_reference_caffenet/train_val.prototxt" # 训练的prototxt在哪，路径 test_iter: 1000 # 测试要迭代多少个Batch test_iter * batchsize(测试集的)＝ 测试集的大小 test_interval: 500 # 每500次迭代，就在用测试集进行测试 base_lr: 0.01
神经网络完整模型训练套路
深浅卡布星的博客
10-19 2245
pytorch
caffe源码阅读8-common_layer.hpp+各cpp
thy_2014的专栏
07-27 1895
common_layer： ArgMaxLayer类； ConcatLayer类： EltwiseLayer类； FlattenLayer类； InnerProductLayer类； MVNLayer类； SilenceLayer类； SoftmaxLayer类，CuDNNSoftmaxLayer类； SplitLayer类； SliceLayer类。 呃，貌似就晓得
caffenet
最新发布
04-18
### CaffeNet 深度学习模型结构概述 CaffeNet 是一种基于 AlexNet 的卷积神经网络（CNN），最初由 Berkeley Vision and Learning Center 开发并集成到 Caffe 框架中[^1]。它是一种经典的深度学习模型，广泛用于图像分类和其他计算机视觉任务。以下是关于 CaffeNet 结构及其实现的一些关键点： #### 1. **模型结构** CaffeNet 主要由多个卷积层、池化层以及全连接层组成。其具体结构如下： - 输入层：接收大小为 \(227 \times 227\) 的 RGB 图像。 - 卷积层 (Convolutional Layers)： - Conv1：第一个卷积层有 96 个滤波器，尺寸为 \(11 \times 11\)，步幅为 4。 - Pooling Layer：最大池化操作，窗口大小为 \(3 \times 3\)，步幅为 2。 - Conv2 至 Conv5：后续的卷积层逐渐增加通道数，并引入 ReLU 和局部响应归一化（LRN）以提高性能。 - 全连接层 (Fully Connected Layers)： - FC6：包含 4096 个神经元的第一个全连接层。 - Dropout 层：防止过拟合。 - FC7 和 FC8：进一步处理特征并向最终类别预测映射。 #### 2. **实现代码** 以下是一个简单的 Python 实现示例，展示如何加载预训练的 CaffeNet 并执行推理： ```python import caffe import numpy as np # 加载模型定义文件和预训练权重 net = caffe.Net('deploy.prototxt', 'bvlc_caffenet.caffemodel', caffe.TEST) # 设置输入数据形状 transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape}) transformer.set_transpose('data', (2, 0, 1)) # 将 HxWxC 转换为 CxHxW transformer.set_mean('data', np.load('ilsvrc_2012_mean.npy').mean(1).mean(1)) transformer.set_raw_scale('data', 255) # 缩放到 [0, 255] transformer.set_channel_swap('data', (2, 1, 0)) # BGR 到 RGB # 准备测试图片 image_path = 'test_image.jpg' input_image = caffe.io.load_image(image_path) net.blobs['data'].data[...] = transformer.preprocess('data', input_image) # 执行前向传播 output = net.forward() # 获取预测结果 predictions = output['prob'][0].argmax() print(f'Predicted class is {predictions}') ``` 此代码片段展示了如何使用 `caffe` 库加载 CaffeNet 模型并对单张图片进行分类。 #### 3. **优化与改进技术** 为了提升 CaffeNet 的效率或适应特定应用场景，可以采用多种优化策略： - 参数修剪和共享：移除冗余参数以减少内存占用[^2]。 - 低秩因子分解：利用矩阵分解降低计算复杂度[^2]。 - 特殊卷积滤波器设计：构建轻量化卷积核以加速推断过程[^2]。 ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值