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ubuntu opencv imshow不可用问题

今天在采用Qt调试caffe的deploy.prototxt，在显示结果图像时，在imshow处显示错误：OpenCVError:Unspecifiederror(Thefunctionisnotimplemented.RebuildthelibrarywithWindows

勤劳的凌菲·2023-01-06 12:57

《动手学深度学习》安装CPU计算的MXNet和GPU版本的MXNet

在如今开源深度学习框架中包括TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch，CNTK，Theano，Caffe，DeepLearning4，Lasagne，Neon等等。但是当下最

程序员子进·2023-01-06 07:25

神经网络与深度学习复习大纲

PaddlePaddle、Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、Torch和PyTorch3.人工智能的研究领域是什么？

怡怡小可爱咩·2023-01-05 14:20

GEMM算法及优化流程详解

optimize1optimize2optimize3前言神经网络前向耗时主要由卷积的耗时决定，参考賈杨青毕业论文，那么如何对卷积加速便成了重要的一个点，主流的加速方法有以下几种：im2col+GEMM：目前几乎所有的主流计算框架包括Caffe

WTHunt·2023-01-05 08:24

【darknet源码解析-06】gemm.h和gemm.c解析

在上一篇文章中，我们已经详细讲解了输入特征图如何进行转换，那么在本文中，gemm主要完成矢量和矩阵的加速运算，是darknet卷积底层实现的核心，其实也是caffe卷积实现的核心。

caicaiatnbu·2023-01-05 08:52

rknn教程

apirknn.configrknn.buildrknn.load_rknnrknn.init_runtimerknn.inferenceinference基于onnx三个输出的推理基于onnx一个输出的推理安装现在github下载apirknn.configdefconfig(self,batch_size=100,caffe_mean_file

小涵涵·2023-01-05 01:40

Opencv DNN

1.1.DNN模块简介OpenCV中的深度学习模块（DNN）只提供了推理功能，不涉及模型的训练，支持多种深度学习框架，比如TensorFlow，Caffe,Torch和Darknet。

江太翁·2023-01-05 01:08

caffe学习笔记10.1--Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition(new)

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

thystar·2023-01-04 15:09

Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition

官方网站：http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynbInthisexample

Cche1·2023-01-04 15:05

Caffe官方教程翻译（7）：Fine-tuning for Style Recognition

前言最近打算重新跟着官方教程学习一下caffe，顺便也自己翻译了一下官方的文档。自己也做了一些标注，都用斜体标记出来了。中间可能额外还加了自己遇到的问题或是运行结果之类的。欢迎交流指正，拒绝喷子！

hongbin_xu·2023-01-04 15:32

深度学习笔记（1）：caffe 添加新层 attention LSTM layer和LSTM layer代码精读

总结一下最近的工作：LSTMlayer代码，caffe加入新层AttentionLSTMlayerLSTMlayer关键代码如下，可以参考图1进行阅读，图一来自博客namespacecaffe{templatevoidLSTMLayer

少年冬郎·2023-01-04 14:20

Caffeine 源码、架构、原理（史上最全，10W字超级长文）

文章很长，而且持续更新，建议收藏起来，慢慢读！疯狂创客圈总目录博客园版为您奉上珍贵的学习资源：免费赠送:《尼恩Java面试宝典》持续更新+史上最全+面试必备2000页+面试必备+大厂必备+涨薪必备免费赠送经典图书:《Java高并发核心编程（卷1）加强版》面试必备+大厂必备+涨薪必备加尼恩免费领免费赠送经典图书:《Java高并发核心编程（卷2）加强版》面试必备+大厂必备+涨薪必备加尼恩免费领免费赠送

40岁资深老架构师尼恩·2023-01-04 12:59

ALexNet详解

上图所示是caffe中alexnet的网络结构，上图采用是两台GPU服务器，

白茶_JUNE·2023-01-04 09:21

深度学习推理框架调研总结

深度学习推理框架1.移动端深度学习推理框架调研1.1小米的MACE（2017）1.2阿里的MNN1.3腾讯的TNN1.4ARM的tengine1.5百度的paddle-mobie1.6Facebook的Caffe2

骊山道童·2023-01-04 07:05

深度学习之Alexnet模型

转载出处：http://blog.csdn.net/hong__fang/article/details/52080280本文主要介绍：Caffe中一个最基本的深度学习模型AlexNet模型，原论文为：

九歌问物·2023-01-03 15:32

深度学习caffe框架(2): layer定义

caffe的代码层次首先让我们回顾一下caffe的代码层次:blob,layer,net和solver.其中blob是数据结构,layer是网络的层,net是将layer搭建成的网络,solver是网络

lxy_Alex·2023-01-03 08:23

第十八周学习周报（20180702-20180708）

第十八周学习周报一、本周学习情况1、学习了李宏毅老师的深度学习课程2、学习了caffe的源码3、做识别猪模型需要的数据二、学习笔记caffe中训练自己数据集的步骤：1、数据准备在caffe/data下新建

viqsoul·2023-01-02 18:47

【YOLO】目标检测第一步——pytorch环境配置

最近尝试caffe环境的配置，同样需要CUDA和cuDNN，所以我再次回顾这篇文章，我真是生气啊，感觉自己写得不清不楚的，路径啥的我都没记录。

橙橙小狸猫·2023-01-02 14:51

MobileNet-SSD训练自己的数据集

:cat/usr/local/cuda/version.txt查看cudnn版本：cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2二、安装配置caffe-ssdanna

松二·2023-01-02 10:34

使用MobileNet_SSD进行目标检测

.MobileNetV1轻量化网络结构2.MobileNetV2轻量化网络结构3.前置准备（1）MobileNetSSD_300x300.prototxt描述文件下载（2）MobileNet_SSD.caffemodel

Keep_Trying_Go·2023-01-02 10:33

Person search 学习二

FastR-cnn是基于caffe的，所以首先做的就是编译caffe

昨日、今日、明日·2023-01-01 15:45

Person Search 学习一

https://github.com/ShuangLI59/person_search一、Caffe编译-cmakecdcaffe/

昨日、今日、明日·2023-01-01 15:15

matlab cnn 局部最大值,Matlab实现CNN（一）

由于大多高校在校生使用matlab比较多，而网上的教程代码基本都基于caffe框架或者python，对于新入门的同学来

春喃·2022-12-31 17:47

[总结]ubuntu16.04下 caffe 遇到的一些错误及解决方法

环境：ubuntu16.04+cuda9.2+pycharm+python2.71.noCUDA-capabledeviceisdetected没有匹配的cuda,所以重新安装显卡驱动就解决了参考：https://blog.csdn.net/flowrush/article/details/802543012.ImportError:Nomodulenamedgoogle.protobuf.int

可恶！·2022-12-31 16:59

本地缓存实现Caffeine

@ConfigurationpublicclassCaffeineCacheConfig{@BeanpublicCacheitemCache(){returnCaffeine.newBuilder().

开码·2022-12-31 13:38

本地缓存天花板-Caffeine

前言caffeine是一款高性能的本地缓存组件，关于它的定义，官方描述如下：Caffeineisahighperformance,nearoptimalcachinglibrary.翻译过来就是Caffeine

Hello姜先森·2022-12-31 13:02

第十七周学习周报（20180625-2018060701）

第十七周学习周报一、本周学习情况1、李宏毅老师的机器学习课程学完2、完成了机器学习课程后面的部分作业3、学习了LeNet-5模型4、看了caffe识别手写数字的源码二、学习笔记LeNetLenNet-5

viqsoul·2022-12-31 12:13

ubunut14.04配置caffe时出现 error while loading shared libraries: libopencv_core.so.3.2: cannot open share

ubunt14.04在配置caffe时到了makeruntest这一步时，出现了如下的错误errorwhileloadingsharedlibraries:libopencv_core.so.3.2:cannotopensharedobjectfile

lypsunway·2022-12-31 09:33

使用caffe-tensorflow 转换 caffenet ，vgg16 ，vgg19，resnet50/101/152等模型及下载

github项目地址https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow需要提前安装caffe和pycaffe注意PYTHONPATH是否在环境变量中在modelzoo

哀酱·2022-12-31 08:02

Caffe 实践 - 基于 ResNet101 的 Multi-label 多标签标注的训练与部署

Caffe实践-基于ResNet101的Multi-label多标签标注的训练与部署以前曾尝试过修改CaffeImageDataLayer源码的方式来读取多个labels-ImageMultilabelDataLayer

AIHGF·2022-12-31 08:00

caffe实现基于Resnet的多标签分类

具体实现方法参考了caffe实现多label输入(修改源码版)1。本文意在作为学习笔记，方便日后查阅，并具有实际可操作性，给后面的学习者提供一些指导。

brooklyn_1900·2022-12-31 08:00

【OpenCV】基于ResNet和Caffe模型的图像分类

一、准备文件ResNet-50-deploy.prototxt定义模型结构配置文件ResNet-50-model.caffemodel实际层权重训练模型文件classes.txt标签文件文件资源查看此链接文件下载

粒子白·2022-12-31 08:59

【MindStudio训练营第一期】课程实例：基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类

实现目标该样例主要是基于CaffeResNet-50网络（单输入、单Batch）实现图片分类的功能。

华为账号hw_Zixin 小鱼儿梦想＋·2022-12-31 08:58

pt/pth模型节点名称不同

问题描述：yolov5转caffe,再ruyi工具量化，再海思相机上推理，之前的流程没有问题，过了一段时间报错了，量化时prototxt文件节点名称报错。

cv-daily·2022-12-31 07:41

基于opencv,openpose及caffe模型库实现手势识别

目前，在网上大部分实现手势识别的算法，都是基于肤色检测和凸包检测。此算法虽然运算速度较快，但最大的弊端就是对手势背景要求较高（也就是说只要背景有跟皮肤类似的颜色出现，就很难将手势分割出来），抗干扰能力较差，且人体其他部位（如头部）对算法实现的影响也比较大。基于此，本文主要采取openpose中手部20个关键点检测，通过比较各个关键点之间的位置关系，来实现精度较高、抗干扰能力较强的手势识别算法。op

彭艺·2022-12-30 19:17

PyTorch 3 - 模型相关方法

文章目录创建模型模型初始化、参数保存/加载模型自动求导梯度函数损失函数mse二分类bce多分类模块的组合ONNX将pytorchmodel转为onnx格式将caffee2导入onnx模型使用onnx将pytorch

伊织code·2022-12-30 14:13

ModuleNotFoundError: No module named 'google' 问题解决方案

最近在编译caffe时，一直被ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'google'这个问题所困扰，编译环境是ubuntu18.04+anconda3+python3.6，尝试了各种方法

倾情一剑·2022-12-29 23:01

Atlas深度学习模型转换及运行

转换方法有两个主流的方法onnx->CaffeModel->om（最主流）onnx->om使用第一种方法看似麻烦，多了一步，但其实这种转换方式的好处有很多可以通过修改prototxt的方式实现对网络结构的修改

小菜鸡也有大佬梦·2022-12-29 23:28

caffe2官方文档Loading_Pretrained_Models中，读取网络参数pb文件时的RuntimeError解决方法

在Loading_Pretrained_Models.ipynb中，导入预训练参数和网络结构的程序段如下：#Readthecontentsoftheinputprotobufsintolocalvariableswithopen(INIT_NET,"rb")asf:init_net=f.read()withopen(PREDICT_NET,"rb")asf:predict_net=f.read()

努_力_学_习·2022-12-29 22:07

高性能缓存Caffeine的基本使用方式

文章目录介绍性能比对使用方式一、Population（缓存类型）1.Cache2.Loading3.Asynchronous(Manual)4.AsynchronouslyLoading二、Eviction（驱除策略）1.Size-based（基于容量）2.Time-based（基于时间）3.Reference-based（基于引用）三、ExplicitRemovals（显示删除）1.直接删除2.

码拉松·2022-12-29 15:06

python如何训练图片_python+caffe训练自己的图片数据流程

1.准备自己的图片数据选用部分的Caltech数据库作为训练和测试样本。Caltech是加州理工学院的图像数据库，包含Caltech101和Caltech256两个数据集。该数据集是由Fei-FeiLi,MarcoAndreetto,Marc'AurelioRanzato在2003年9月收集而成的。Caltech101包含101种类别的物体，每种类别大约40到800个图像，大部分的类别有大约50个

weixin_39862669·2022-12-29 14:10

移动端推理框架总结Android NNAPI, TFLite GPU, Hexagon NN, Samsung Eden and MediaTek Neuron delegates

1.AndroidNNAPI：一个基于安卓系统的可在移动设备上运行与机器学习相关的计算密集型操作的C语言API，NNAPI降为更高层次的构建和训练神经网络的机器学习框架（TensorflowLite，Caffe2

善plusplus·2022-12-29 13:33

TensorRT 入门(7) INT8 量化

文章目录0.前言1.sampleINT81.1实例简介1.2扩展阅读2.sampleINT8API2.1实例简介2.2扩展阅读3.PythonCaffeMNISTINT80.前言TensorRT提供了FP16

清欢守护者·2022-12-29 11:23

TensorRT 入门(2) 官方样例 sampleMNISTAPI

sampleMNIST通过导入一个caffe模型并将caffe模型转换为tensorrt的形式。sampleMNIST

清欢守护者·2022-12-29 11:52

TensorRT 入门(3) 官方样例 sampleOnnxMNIST

sampleMNIST通过导入一个caffe模型并将caffe模型转换为tensorrt的形式。sampleMNISTAPI通过TensorRT的C++接