自己写程序调用caffe库（classify例子）

最新推荐文章于 2024-07-28 21:59:03 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： caffe 库 c
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zymofffice/article/details/78835168
本文提供了一个关于GPU编程中遇到特定错误的解决方案，并分享了几个有用的资源链接，包括数据下载、文件修改及编译指南。

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

caffe源码阅读（一）---examples/cpp_classification/classification.cpp
小膜仙的博客
03-15 542
前言： 这个一个使用C++代码进行分类的简单例子，为了让我们的应用更加广泛，还需要阅读tool/caffe.cpp 描述： 这个例子不支持过采样（oversampling of a single sample）也不支持多个独立样本的批量处理（batching of multiple independent samples），这样是为了使得代码可读性更好。 编译： 会有个.bin文件 刚才运行了一下...
20170122-dev-install-caffe
DeepIndeed
08-30 733
layout title categories tags date description post 深度学习：玩转caffe之安装 blog framework tools 2017-01-22 12:20:20 -0800 Caffe i...
Caffe 改造后的分类预测程序classify.py，可将预测数据输出到文本文件
05-02
改造Caffe原始的分类预测程序classify.py，实现将预测标签输出到文本文件，同时输出的还有图片路径、图片原始标签，以及 Softmax 层输出的原始数据。 支持图片批处理。 具体的数据格式等更详细的介绍请参见我的这篇博客 http://blog.youkuaiyun.com/u010391437/article/details/71076576
Matlab 使用caffe示例
csdn666666666的博客
09-12 287
环境: Ubuntu 12.04 , Matlab 2013b 1. 首先修改Makefile.config中的MATLAB_DIR项， 如下所示 MATLAB_DIR := /u01/MATLAB/R2013b ...
linux下让自己的程序调用caffe库
年轻即出发，
09-14 6834
简单的说，caffe并不像opencv那样。有个官方的例程，可以让小伙伴们方便的入手。正因为如此，本文将详细讲解如何在linux下在自己写的工程中调用caffe库。 本文测试平台Ubuntu14.04+corei7+TitanX 方式1： 如果自己的caffe是用CMakeLists编译安装的，那么就会在/usr/local/lib/cmake/下方生成相应的.cmake的配置文件，这...
MyCaffe:一个面向Windows开发人员的几乎完全用C＃编写的完整的深度学习平台！ 现在，您可以使用C＃编写自己的图层！
04-18
欢迎来到MyCaffe！ 是对本机C ++ CAFFE [1]开源项目的完整C＃重写。 MyCaffe允许Windows C＃软件开发人员以其本机C＃语言使用和扩展深度学习解决方案。 现在，除了少数几个几乎所有的单元测试外，所有层都以C＃提供。 Windows程序员现在可以使用C＃语言编写自己的自定义层，但是仍然可以享受高效的深度学习架构的好处，该架构支持使用在多达8个无头GPU上支持多GPU训练。 现在，您可以使用的全部功能在本机C＃中为MyCaffe创建自定义图层！ 为了尽力使MyCaffe C＃代码与原始CAFFE [1]保持一致，我们付出了巨大的努力，以期使扩展通用的CAFFE体系结构变得更加容易。 另外，MyCaffe对求解器和模型描述使用相同的Proto Buffer文件格式，并对模型二进制文件使用模型，从而允许在MyCaffe和C ++ CAFFE平台之间轻松交换。
windows下让自己的程序调用caffe库（属性页+dll文件）
卖火柴的小男孩
08-02 754
caffe工程的环境配置，（win10，vs2013） 按照caffe的配置方式配置cuda 的caffe后，如何在caffe中应用的环境。首先需要在当前的工程先包含caffe 的依赖dll。在包含相应的属性页。如果出现错误信息，c/c++->命令行，输入-D_SCL_SECURE_NO_WARNINGS。 属性页和caffe依赖dll文件见。点击打开链接
caffe 框架梳理（待续）
jiandanjinxin的专栏
12-30 7277
本文更多资料来源于罗韵北京深度学习资料和Ian Goodfellow的书籍《Deep Learning》 链接: http://pan.baidu.com/s/1jIRJ6mU 提取密码：xehi caffe：全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，是一个计算CNN 相关算法的框架，用C++和Python实现的。 C
深度学习实践(1) - Caffe - 训练CIFAR-10数据
10-13 2050
神马屎Caffecaffe是一个友好、易于上手的开源深度学习平台，主要用于图像的相关处理，可以支持CNN等多种深度学习网络。基于caffe，开发者可以方便快速地开发简单的学习网络，用于分类、定位等任务，也可以用于科研，在其源码基础上进行修改，实现自己的算法。本文的主要目的，是介绍caffe的基本使用方法，希望通过本文，能让普通的工程师可以使用caffe训练自己的简单模型。本文主要包括以下内容：运行c
[DeepLearning] 深度学习框架Caffe初体验之病斑检测
Mr.Gump的修道场
01-22 6015
0 引言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/），caffe是他研究生时期写的，目前由Berkeley继续维护。本人最近正在研究利用DeepLearning进行图像分类，正好caffe中有ImageNet的例子可以修改利用。本文主要介绍：
caffe依赖库
10-31
参照21天实战caffe进行编译，书中第五章的库分析，提到了10个库，其中boost和opencv太大，需要的朋友可自行下载，这里提供剩下的八个依赖库，按照书中的命令符进行编译安装。如果是opencv3的话，需要将配置文件中对应的“#”去掉。增加库的路径，编译即可。
如何在程序中调用Caffe做图像分类
csyhhb的专栏
10-23 1103
如何在程序中调用Caffe做图像分类 姜糖水 2015-05-02 370 阅读 图像 Caffe是目前深度学习比较优秀好用的一个开源库，采样c++和CUDA实现，具有速度快，模型定义方便等优点。学习了几天过后，发现也有一个不方便的地方，就是在我的程序中调用Caffe做图像分类没有直接的接口。Caffe的数据层可以从数据库（支持leveldb、lmdb、hdf5）、图片、和内存中
《使用VS2013调用caffe》项目配置教程
lwei的专栏
09-22 3525
c++调用caffe在caffe的example目录里面有。这篇博客并不分析调用的代码，而是VS2013对caffe调用的配置。 运行caffe所用到的第三方库可以在这里下载，该库已经包含opencv3.0。将第三方库解压至caffe主目录。 这里以配置release模式x64程序为例。以下编译CPU模式。 首先需要设置系统的环境变量。在环境变量的path中添加第三方
Windows下使用VS调用Caffe——基础配置
AuntieLee的博客
03-07 1311
参考：http://blog.youkuaiyun.com/auto1993/article/details/70198435参考上述网页中的方法进行配置，遇到的问题及解决方法：1.遇到缺少dll文件，尤其是缺少文件名中含“sgd”的文件，这个问题是因为在安装boost的时候，没有选择静态链接。解决办法：cmd转到boost安装包所在文件夹，用以下命令打开b2.exeb2.exe stage -type=co...
Caffe数据库
juluwangriyue的博客
03-22 300
1、Caffe数据库 Caffe的数据层支持三种格式的数据库输入：LevelDB、LMDB和HDF5。原始图片文件可以通过convert_imageset.cpp转换成Caffe框架支持的数据文件格式，此文件源代码在tools文件夹下，生成的可执行文件在build/tools目录下，使用命令说明如下： convert_imageset [FLAGS] ROOTFOLDER/ LISTFILE DB_NAME 此工具有四个参数，如下所述。 FLAGS：图片数组，主要包括-gray是否为灰度图片，-s
Python 中 Caffe 库的使用方法
最新发布
roc_ever的博客
07-28 776
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。
工程配置（一） Win10+vs2013+Caffe静态库配置自己的工程
ouyangfushu的博客
03-05 1486
Win10+vs2013+Caffe静态库配置自己的工程转载请注明原出处：http://blog.youkuaiyun.com/ouyangfushu/article/details/79450501作者：SyGoingQQ:  2446799425写在前面通常我们训练好caffe模型后需要根据自己的需求添加基于caffe前向过程的新算法、模型测试和调试，再到最后的工程部署，当然如果仅仅是测试，我们也可以用c...
深度学习库 caffe使用 源码分析 依赖库分析 caffe glog gflags openBlas prototxt yolo_darknet 转 caffe
万有文的博客
07-17 1486
深度学习库 caffe使用 源码分析 依赖库分析 caffe glog gflags openBlas 本文github链接 yolo_darknet 转 caffe caffe 安装 Caffe代码解析 caffe网络模型结构在线可视化 CAFFE使用 源码分析等 caffe 模型配置文件 prototxt 详解 caffe.proto 系统变量层类型参数配置文件 caffe...
Caffe简介
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鄠邑原野的博客
08-19 1万+
什么是caffe? caffe的特点 caffe架构 caffe的硬件环境 caffe的依赖库 caffe的接口 1、什么是caffe?         caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、python和matlab接口；可以在CPU和GPU之间无缝切换，其作者是贾扬清，目前caffe2已经发布。        caffe的全称是Con...
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