wolf2345的博客

错误类型:python/caffe/_caffe.cpp:374:10: error: could not convert ‘uid’ from ‘std::__cxx11::string {aka std::__cxx11::basic_string<char>}’ to ‘boost::python::api::object’ return uid;解决办法:修改:/usr/include/x86_64-linux-gnu/c++/7/bits/c++config.h的24..

在线地址：https://convertmodel.com/?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg

http://lamda.nju.edu.cn/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html 

第一次配置matlab接口遇到的錯誤，記錄一下：wolf@wolf:~/Downloads/caffe-master$ make matcaffe -j32make: /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/mexext: Command not foundMEX matlab/+caffe/private/caffe_.cpp/bin/sh: 1: /usr/loca...

学习率是深度学习中的一个重要的超参，如何调整学习率是训练出好模型的关键要素之一。在通过SGD求解问题的极小值时，梯度不能太大，也不能太小。太大容易出现超调现象，即在极值点两端不断发散，或是剧烈震荡，总之随着迭代次数增大loss没有减小的趋势；太小会导致无法快速地找到好的下降的方向，随着迭代次数增大loss基本不变。因此，我们常常用一些退火的方法调整学习率。学习率调整方法基本上有两种 1...

错误：RcnnLossBBox = 0  I0625 20:40:38.710259 18430 sgd_solver.cpp:107] Iteration 2640, lr = 0.001I0625 20:40:50.785377 18430 solver.cpp:229] Iteration 2660, loss = 0.262648I0625 20:40:50.785401 184...

A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection摘要我们如何学习一个对遮挡和变形不变的物体检测器？我们目前的解决方案是使用数据驱动策略 - 收集具有不同条件下的对象实例的大规模数据集。希望最终的分类器可以使用这些例子来学习不变性。但是真的有可能看到数据集中的所有遮挡？我们认为像类别，遮挡和对象变形也遵循...

实现的关键变量是：propagate_down 含义：表示当前层的梯度是否向前传播比如有4个全连接层A-&gt;B-&gt;C-&gt;D    a. 你希望C层的参数不会改变，C前面的AB层的参数也不会改变，这种情况也就是D层的梯度不往前反向传播到D层的输入blob（也就是C层的输出blob 没有得到梯度），你可以通过设置D层的propagate_down为false来做到。         p...

出现这个问题的原因是显卡驱动损坏，强制关机linux系统很容易出现这种现象。解决办法：开机在GRUB选择界面按E，进入编辑模式。（如果是单系统，按住Shift进入GRUB界面）在倒数第二行找到 ro quiet splash去掉quiet，改成text，即 ro text splash。按F10进入之后按ctrl+alt+F1-F6sudo apt-get autoremove nvidia*su...

1、pyconfig.h: No such file or director-pyconfig.h: No such file or directory

mean.binaryproto转换为mean.npyimport caffeimport numpy as npmeanProtoPath = 'mean/mean.binaryproto'meanNpyPath='mean/mean.npy'blob=caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto()data=open(meanProtoPath, 'r

备用一下，不能总是百度http://ethereon.github.io/netscope/#/editor

本来想自己详细写caffe源码的各个部分解析，后在网上看到很多大牛都写的非常好，于是我就将这些链接整理一下，方便查看。一 Caffe版本　　由于各个版本的不同，可能源码稍微有些不同，常用的版本有以下几个： 　　 1.最原始的最开始版本：伯克利BVLC版https://github.com/BVLC/caffe2.贾扬清自己的版本：https://github.com/Yan

这篇安装指南，适合零基础，新手操作，请高手勿要吐槽！简单介绍一下：Caffe，一种ConvolutionalNeural Network的工具包，和Alex的cuda-convnet功能类似，但各有特点。都是使用C++CUDA进行底层编辑，Python进行实现，原作主要部署于Ubuntu，也有大神发布了Windows版，但其他相关资料较少，不适合新手使用，所以还是Ubuntu的比较适合新手