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caffe中.prototxt文件里设置了每迭代多少次测试一次，实际上这个最终模型测试的结果是验证集的结果，如何对数据集进行测试呢？？？用自带的caffe -test吗？还是用matlab接口去一张张的测？？用自带的caffe/build/tools/caffe test -model xxx.prototxt -weights xxx.caffem

2018年08月11日 17:36:14yuanCruise阅读数：793更多所属专栏：Caffe源码学习版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.youkuaiyun.com/qiu931110/article/details/81588956Layer type: Reshape 头文件位置：./include/caffe/layers/r...

一、code前向代码https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openposeTraining code included in theoriginal CVPR 2017 GitHub repository.https://github.com/ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimatio...

Convolution+BatchNorm+Scale+Relu的组合模块在卷积后进行归一化，然后在放出非线性Relu层，可以加速训练收敛。但在推理时BatchNorm非常耗时，可以将训练时学习到的BatchNorm+Scale的线性变换参数融合到卷积层，替换原来的Convolution层中weight和bias，实现在不影响准确度的前提下加速预测时间。一、Convolution+BatchN...

要运行caffe，需要先创建一个模型（model)，如比较常用的Lenet,Alex等， 而一个模型由多个屋（layer）构成，每一屋又由许多参数组成。所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中。要熟练使用caffe，最重要的就是学会配置文件（prototxt）的编写。层有很多种类型，比如Data,Convolution,Pooling等，层之间的数据流动是以Blobs的方式进行。...

在刚开始学习的时候，觉得train_val.prototxt文件和deploy.prototxt文件很相似，然后当时想尝试利用deploy.prototxt还原出train_val.prototxt文件，所以就进行了一下对比，水平有限，可能很多地方说的不到位，希望大神们指点批评~~本文以CaffeNet为例：1.train_val.prototxt首先，train...

caffe编译出现/usr/local/lib/libopencv_highgui.so: undefined reference to `TIFFReadRGBAStrip@LIBTIFF_4.0'或者/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc5: undefined symbol: ZN2cv8imencodeERKNSt7__cxx1112basic_stringIc

Vision LayersConvolutionPoolingLocal Response Normalization LRNim2colLoss LayersSoftmaxSum-of-Squares EuclideanHinge MarginSigmoid Cross-EntropyInfogainAccuracy and Top-kActivation Neuron

Caffe 中 BN（BatchNorm ) 层的参数均值、方差和滑动系数解读Caffe 的 BN（BatchNorm ) 层共有三个参数参数：均值、方差和滑动系数，BN层结构如下：layer {[plain] view plain copy     bottom: "res2a_branch2b"      top: "res2a_branch2b

Eltwise : element-wiseeltwise layer是caffe提供的按元素操作层。它支持3种基本操作： 1. PROD：按元素乘积 2. SUM：按元素求和（默认） 3. MAX：保存元素大者进行何种操作可以在layer里面通过定义EltwiseOp : x #x:=0,1,2 除此之外，该层还定义了 coeff 参数，该参数只对SUM操作起作用。

http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html打开网页点击 View Examplej将prototxt文件内容拷贝入，左侧。shift+enter就可视化了。

本文地址：http://blog.youkuaiyun.com/mounty_fsc/article/details/510898641 运行范例脚本train_lenet.shUbuntu下终端行执行train_lenet.sh可训练lenet-5（详细情况参考其他教程），能直观地看到lenet训练起来带情况。train_lenet.sh中内容为：./build/tools/ca

Caffe也算是一个代码量比较大的工程，阅读代码过程进行调试有助于我们理解代码。1、编译debug模式的Caffe首先要先将Caffe编译成debug模式，即需要将Makefile.config中"DEBUG := 1"前面的注释去掉再进行重新编译，这样就能得到Caffe版本就能够调试。2、安装IDE要调试的话也需要一个IDE，经过这两天的摸索找到了一个比较满意的IDE：A

天才偶然发现，caffe在计算Accuravy时，利用的是最后一个全链接层的输出（不带有acitvation function），比如：alexnet的train_val.prototxt、caffenet的train_val.prototxt下图是这两个网络训练配置文件（prototxt文件）计算Accuray的配置文件截图的截图（对于该部分，alexnet和caffenet是一致的）

版权声明：欢迎转载，注明出处。本文主要来自Caffe作者Yangqing Jia网站给出的examples。@article{jia2014caffe, Author = {Jia, Yangqing and Shelhamer, Evan and Donahue, Jeff and Karayev, Sergey and Long, Jonathan and Girshi

Caffe训练和测试自己的数据集：学习caffe后跑了自带的例子是不是感觉很不过瘾，学习caffe的目的不是简单做几个练习，而是要用到自己的实际项目或者科研中，所以本文介绍如何从自己的原始图片到lmdb数据，再到训练和测试模型的整个流程。一.准备数据1)我们借用网上某童鞋的数据集，来自于淘宝10个商品类1000张图片，每个类100张，当然你也可以根据自己的需要搜集自己想要识别的图片

特别声明，这篇是我自己看的，有很多观点我自己都拿不准，要是不对，一定要跟我说下，我好改，咱互相学习。 直接看代码啊accuracy_layer.cpp用的是lenet5网络 batch_size=100；类=10template typename Dtype>void AccuracyLayer::Forward_cpu(const vector*>& bottom, con

在笔者的上一篇博客中，解析caffe的卷积层时，在conv_layer.cpp中有一个卷积核膨胀操作，在conv_layer.cpp的第17行有如下代码const int kernel_extent = dilation_data[i] * (kernel_shape_data[i] - 1) + 1;上面的代码描述了卷积核的膨胀操作，我们不妨来做个假设，卷积核为3*3的，膨胀系数为...