一亩半分地

本文通过自己实现一个简单的caffe的层来阐述如何实现自己的网络层，同时介绍caffe的运行机理。为深度学习打下坚实的基础。

本文从源码角度解析了网络是如何被初始化的，从一开始的solver的注册与实例化，到利用solver去初始化网络中的每一层，然后进行前传和反传。希望借此文能够让读者理清楚caffe的整体运行流程，窥一斑而见全豹。

本文介绍了使用包管理工具安装显卡驱动以及cuda sdk以及caffe的依赖项，最后介绍了caffe的编译过程。介绍简洁命了名了，便于小白学习。

本文介绍了deeplab的语义分割当中经常使用的插值网络层的前传和反传代码的实现，并且介绍了其实现的原理，给出了代码注释以及对应的实现，希望能够帮助到用到语义分割的人。

PyOpenPose编译前言PyOpenPose依赖于OpenCV3以上的版本，依赖于python2.7这个版本OpenCV3的版本 其实opencv3的其他版本我也试过,2.4的会出问题，3.3的也会出问题，问了作者之后才知道他装的是3.2的，所以这里建议安装3.2的版本。 并且OpenCV3不要开启dnn，编译OpenCV3的时候一定要关闭dnn,否则会出现caffe.proto相关的错误