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weixin_39824801
caffemodel特征可视化
Caffe学习笔记4图像特征进行可视化本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/可以算是对它的翻译的总结吧,它可以算是学习笔记2的一个发展,2是介绍怎么提取特征,这是介绍怎么可视化特征1、准备工作首先
- Caffe学习笔记1-安装以及代码结构
baobei0112
CNN卷积神经网络
Caffe学习笔记1-安装以及代码结构ByYuFeiGan2014-12-09更新日期:2014-12-09安装按照官网教程安装,我在OSX10.9和Ubuntu14.04上面都安装成功了。主要麻烦在于gloggflagsgtest这几个依赖项是google上面的需要。由于我用Mac没有CUDA,所以安装时需要设置CPU_ONLY:=1。如果不是干净的系统,安装还是有点麻烦的比如我在OSX10.9
- caffe学习笔记--写一个运行caffe.cpp的makefile
thystar
caffe学习
之前因为有caffe的项目要放到服务器上面,但是其实不需要在服务器上面重新安装caffe,所以写了个makefile.这里改写了个简单的,比较容易读的,只运行caffe.cpp,如果由其他的,可以按照makefile的规则添加就好。首先,还是要说一下关于caffe的依赖,参考之前的两篇博客:http://blog.csdn.net/thystar/article/details/51179064和
- caffe学习笔记10.1--Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition(new)
thystar
caffe学习
在之前的文章里,写过一个关于微调的博客,但是今天上去发现这部分已经更新了http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynb,因此补一篇最新的,关于微调,前面的文章由讲,参考http://blog.csdn.net/thystar/article/details/5067553
- caffe学习笔记(11):多任务学习之HDF5Data类型数据集生成
guyunee
deeplearningmatlabobjectdetection数据标签caffe深度学习
最近开始研究多任务学习(multi-tasklearning,MTL),先分享给大家:本文主要讲述数据集的建立,HDF5Data类型用于处理多标签数据,在网络中定义为:layer{name:"data"type:"HDF5Data"top:"data"top:"label"include{phase:TRAIN}hdf5_data_param{source:"list_train.txt"batc
- Ubuntu14.04下配置Caffe+OpenCV2.4.10+CUDA7.5+cuDNN5.1.10
cuihaolong
3DPrint系统配置
1.CUDA配置与Tensorflow,Keras等深度学习框架一样的配置方法,一次配置可以重用,其他基础软件和依赖项亦可参考:Caffe学习笔记2--Ubuntu14.0464bit安装Caffe(GPU版本)Ubuntu14.04+Caffe+Cuda7.5+Opencv3.0安装教程Caffe+Ubuntu14.0464bit+CUDA6.5配置说明Caffe搭建:Ubuntu14.04+C
- Caffe学习笔记(一): 训练和测试自己的数据集
__Sunshine__
笔记Pythoncaffe训练数据集计算机视觉
1数据准备首先在caffe根目录下建立一个文件夹myfile,用于存放数据文件和后面的caffe模型相关文件。然后在myfile文件夹下建立build_lmdb和datatest两个文件夹,其中build_lmdb文件夹用于存放生成的lmdb文件,datatest文件夹存放图片数据。在datatest下主要有2个文件夹和2个.sh文件和2个.txt文件,其中train文件夹中存放待训练的图片,va
- Caffe学习笔记6:过程小结
Zz鱼丸
之前写的学习笔记1用两种方法进行预测,今天发现有点不对。下面进行分析总结:先来看看Classifier的源代码#!/usr/bin/envpython"""ClassifierisanimageclassifierspecializationofNet."""importnumpyasnpimportcaffeclassClassifier(caffe.Net):"""Classifierexte
- Caffe学习笔记11:Ubuntu 16.04 中 caffe 编译出现的错误——fatal error: hdf5.h: 没有那个文件或目录
weixin_41774576
Caffe
step1:cd/usr/lib/x86_64-linux-gnusudoln-slibhdf5_serial.so.8.0.2libhdf5.sosudoln-slibhdf5_serial_hl.so.8.0.2libhdf5_hl.sostep2:changeMakefile.config//打开Makefile.config将下面的INCLUDE_DIRS:=$(PYTHON_INCLUD
- Caffe学习笔记(1)--在spyder中 import caffe
spcq4
caffe学习笔记
在配置好caffe环境之后无法在anaconda的spyder中直接导入caffe的库,需现先将caffe的路径导入进去。操作如下:importsyscaffe_home='/home/kelly/DL/caffe-master/'sys.path.insert(0,caffe_home+'python')importcaffe
- Caffe学习笔记(2)--spyder 下绘制网络结构
spcq4
caffe学习笔记pythoncaffespyder网络结构
直接使用Caffe中的python脚本绘制网络结构的方法请参照链接:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5106764.html。因为本人在学习caffe的时候希望在anaconda的环境下区编辑,所以这里介绍如何在spyder中编写python程序来绘制网络结构图。程序如下:#将caffe包含到路径中importsyscaffe_home='/home/kelly
- Caffe学习笔记(2)优化算法的选择
AshBringer555
Caffe
优化算法的选择参考:1、http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52989301caffe中的优化算法有以下六中可选项,他们分别是SGDAdaDeltaAdaGradAdamNesterovRMSProp1、SGDSGD全名stochasticgradientdescent,即随机梯度下降。不过这里的SGD其实跟MBGD(minibatchg
- Caffe学习笔记
jiarenyf
caffe
目录:安装与配置Tutorial学习PyCaffe学习buildtools学习其他安装与配置Ubuntu14.04安装Caffe(仅CPU)Ubuntu14.04安装CudaUbuntu14.04安装Caffe(GPU)Ubuntu14.04CuDNN安装(Caffe+Cuda7.0下)Tutorial学习Caffe学习:Blobs,Layers,andNetsCaffe学习:Forwardand
- Caffe学习笔记(一)
LaLa_2539
导言今天重新编译了OpenPose的Caffe修改版,准备用于网络的训练,在正式训练网络之前,想先通过实例的学习来对网络训练有大致的认识转化数据为LMDB格式CaffeforPython输入的预处理一、为何需要对输入减去均值?https://blog.csdn.net/GoodShot/article/details/80373372https://blog.csdn.net/dcxhun3/ar
- Caffe学习笔记1:linux下建立自己的数据库训练和测试caffe中已有网络
葭宝
caffe
本文是基于薛开宇《学习笔记3:基于自己的数据训练和测试“caffeNet”》基础上,从头到尾把实验跑了一遍~对该文中不清楚的地方做了更正和说明。主要工作如下:1、下载图片建立数据库2、将图片转化为256*256的lmdb格式3、计算图像均值4、定义网络修改部分参数1、下载图片建立数据库在caffe-master/data下新建一个属于自己的数据库命名为babyjia,并在该文件夹下创建train和
- Caffe学习笔记(四)——Windows 下caffe配置相关问题说明
缄默hong
深度学习
本文主要介绍:Win1064位系统下,再次配置caffe,遇到了一些新的问题,现对这些问题及其解决方法进行总结。详细的安装配置过程见以前博客:Caffe学习笔记(一)——Windows下caffe安装与配置1.CUDA的安装问题CUDA的安装过程可以参考CUDA7.5安装及配置(WIN764英伟达G卡VS2012),但参考到第九步即可,第十步及其以后的过程可以不进行配置;2.编译过程中:无法打开输
- Caffe学习笔记(1):简单的数据可视化
Zongxian_Lee
深度学习python学习笔记数据可视化
caffe的底层是c++写的,如果要进行数据可视化,需要借助其它的库或者是接口,如opencv,python或者是matlab,python的环境需要自行配置,因为我使用的都是网管同志已经配置好的深度学习服务器,所以不用管底层的一些配置问题,如果需要自行配置自己的机器,请参照:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5088399.html当前目录为caffe的根目录,
- caffe学习笔记12 -- R-CNN detection
thystar
caffe学习
这是caffe文档中NotebookExamples的倒数第二个例子,链接地址http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/detection.ipynb这个例子用R-CNN做目标检测。R-CNN是一个先进的目标检测模型,它通过微调caffe模型提供分类区域。对于R-CNN系统和模型的详细介绍,参考Richfe
- caffe学习笔记25-过拟合原因及分析
YiLiang_
deeplearningcaffe
1.过拟合原因:1)样本数量太少,抽样方法错误,抽样时没有足够正确考虑业务场景或业务特点,等等导致抽出的样本数据不能有效足够代表业务逻辑或业务场景2)样本里的噪音数据干扰过大,大到模型过分记住了噪音特征,反而忽略了真实的输入输出间的关系3)就是建模时的“逻辑假设”到了模型应用时已经不能成立了,模型没有通用性,选择参数更少的网络4)没有用dropout5)weight_decay:默认0.005,可
- Caffe 学习笔记之CIFFA-10
静风儿
Caffe学习笔记之CIFFA-10背景知识今天小编就亲身实践利用前几天在Ubuntu14.04刚装好的caffe进行CIFFA-10的训练。CIFAR-10数据集包含60000张32x32的彩色图片,一共有十种类别,每种类别有6000张。数据集中有50000张训练集和10000张测试集。这个数据集一共分为了五组训练集和一组测试集,这样子,每组就有10000张随机组成的图片。虽然是随机的,但是在训
- Caffe学习笔记(二)分类任务
yaoyz105
#Caffe深度学习
笔记(二):用Caffe训练好的模型进行分类任务的测试参考:Caffe学习系列(20):用训练好的caffemodel来进行分类用Caffe搭建自己的网络,并用图片进行测试开发caffe的贾大牛团队,利用imagenet图片和caffenet模型训练好了一个caffemodel,该模型可以用来做分类任务。1.准备模型和数据1)caffemodel下载:bvlc_reference_caffenet
- 【caffe学习笔记——cifar10】win10+caffe环境下cifar10运行
文章被改为VIP本文并不知情,且无法修改
caffe入门笔记
本人初学深度学习——caffe框架,想用几个实例来入门,cifar10为其中之一,在参考了博主汽车数据技术前瞻的帖子:http://blog.csdn.net/lance313/article/details/53964874之后,将学习内容进行了总结,总结的内容基本和我参考的帖子差不多,主要目的是加深印象并方便以后查阅。##cifar数据集的介绍##Cifar-10是由Hinton的两个大弟子A
- caffe学习笔记
Gzzgz
caffe
转自http://blog.csdn.net/u011762313/article/details/4730600目录:安装与配置Tutorial学习PyCaffe学习buildtools学习其他安装与配置Ubuntu14.04安装Caffe(仅CPU)Ubuntu14.04安装CudaUbuntu14.04安装Caffe(GPU)Ubuntu14.04CuDNN安装(Caffe+Cuda7.0下
- 【caffe学习笔记之5】Win10系统下Caffe的Python接口设置方法并绘制网络结构图
Shuai__
pythoncaffe
【准备工作】前面几节介绍了win10系统下caffe-master的配置方法以及cifar10数据集的训练方法,并简要介绍了Matlab接口如何配置。想要更为形象的了解caffe框架下诸多网络模型的具体内涵,需要借助python接口的caffe.draw绘制网络图,因此,本节介绍caffe的Python接口配置方法。安装python使用anaconda版本,anaconda里面集成了很多关于pyt
- 【caffe学习笔记之8】Caffe运行Faster-RCNN算法实现目标检测(1)
Shuai__
Matlabcaffe深度学习
【Faster-RCNN算法】FasterR-CNN(其中R对应于“Region(区域)”)是基于深度学习R-CNN系列目标检测最好的方法。使用VOC2007+2012训练集训练,VOC2007测试集测试mAP达到73.2%,目标检测的速度可以达到每秒5帧。技术上将RPN网络和FastR-CNN网络结合到了一起,将RPN获取到的proposal直接连到ROIpooling层,是一个CNN网络实现端
- 【caffe学习笔记之6】caffe-matlab/python训练LeNet模型并应用于mnist数据集(1)
Shuai__
深度学习caffepythonMatlab
【案例介绍】LeNet网络模型是一个用来识别手写数字的最经典的卷积神经网络,是YannLeCun在1998年设计并提出的,是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一,其论文是CNN领域第一篇经典之作。本篇博客详细介绍基于Matlab、Python训练lenet手写模型的案例,作为前几次caffe深度学习框架的阶段性总结。【数据准备】数据下载地址:http://yann.lecun.com/exd
- caffe学习笔记6-matlab接口总结
YiLiang_
caffe
第一部分:用matlab接口操作网络,包括网络生成,数据读取及修改,存储caffeemodel,返回layer的类型1.设置网络:model='./models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt';weights='./models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel';
- caffe学习笔记(一)
SHERO_M
caffe
ubuntu14.04.1下caffe的安装(cpumode)准备工作,安装各种依赖和OpenCV,代码如下:sudoapt-getinstalllibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibopencv-devlibhdf5-serial-devprotobuf-compilersudoapt-getinstall--no-install-recomm
- 【caffe学习笔记之4】利用MATLAB接口运行cifar数据集
Shuai__
MatlabcaffeComputerVision深度学习
【前期准备工作】参考上篇帖子:http://write.blog.csdn.net/postedit/539648741.确保模型训练成功,生成模型文件:cifar10_quick_iter_4000.caffemodel及均值文件:mean.binaryproto。注意,此处一定是生成caffemodel格式的模型文件,而非.h5模型文件,否则会导致Matlab运行崩溃。如何生成caffemod
- caffe学习笔记21-VggNet论文笔记
YiLiang_
caffedeeplearning
AlexNet输入要求256(图像大小),均值是256的,减均值后再crop到227(输入图像大小)VGGNet输入要求256(图像大小),均值是256的,减均值后再crop到224(输入图像大小)Vgg-Net:笔记CNNimprovement:有很多对其提出的CNN结构进行改进的方法。例如:1.Usesmallerreceptivewindowsizeandsmallerstrideofthe
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc