CAFFE

OpenCV4学习笔记（64）——dnn模块之调用基于残差SSD神经网络的人脸检测模型

本次笔记整理的内容是：在OpenCV中利用dnn模块来调用基于残差SSD神经网络的人脸检测模型，OpenCV中的人脸检测模型分别由tensorflow框架和caffe框架训练而成。
邱小兵·2022-12-02 13:40

OpenCV4学习笔记（61）——dnn模块之调用googlenet模型实现动物图像分类

而今天要记录的是OpenCV中一个自带神经网络模型——googlenet模型的使用，这个模型是由caffe框架训练出来、主要针对多种野生动物的识别。
邱小兵·2022-12-02 13:39

Keras深度学习：01.Keras 入门

相对于其他深度学习的框架，如Tensorflow、Theano、Caffe等，Keras在实际应用中有一些显著的优点，其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了，支持现有的常见模型（CNN、RNN等
AI学习社·2022-12-02 13:31

基于onnx的人脸识别

基本出发点是想做一个C++版本的人脸识别，而caffe的C++库，或mxnet的C++库等，暂时还不会编译，而之前基于onnxruntime搞过一个项目，对这个库稍微了解一些，所以尽量采用onnx搞定全部功能核心的识别是基于
zhqh100·2022-12-02 06:30

深度学习环境Ubuntu16.04+cuda_9.0+cudnn-9.0+caffe

正好神船本本的显卡还行，搭建一个GPU计算的深度学习环境拜读前辈的文章：（AAABBBCCC为标签）[AAA]Ubuntu16.04.1安装Caffe(GPU)https://www.cnblogs.com
qq_278667286·2022-12-02 03:28

Android 神经网络API 介绍

NNAPI旨在为构建和训练神经网络的高级机器学习框架（如TensorFlowLite，Caffe2或其他）提供基础层功能。
maocanmao·2022-12-02 01:36

mobilenet cpu 加速_使用NNAPI加速android-tflite的Mobilenet分类器

NNAPI旨在为编译和训练神经网络的更高级机器学习框架（例如TensorFlowLite、Caffe2等）提供一个基础的功能层。
weixin_39958019·2022-12-02 01:35

Android平台深度学习--NNAPI

Android8.1（API-27）NNAPI：人工智能神经网络API(如：TensorFlow)神经网络API能够向设备内置机器学习框架，如TensorFlowLite——Google移动跨平台机器学习框架、Caffe2
haima1998·2022-12-02 01:05

移动和嵌入式设备上也能直接玩机器学习？

实质上，该软件桥接了现有神经网络框架（例如TensorFlow或Caffe）与在嵌入式Linux平台上运行的底层处理硬件（例如CPU、GPU或新型Arm机器学习处理器）。
嵌入式资讯精选·2022-12-02 01:34

24款设计和可视化神经网络的工具

147462170，在其基础上整理了24个可视化网络结构的工具，有需要时不迷路24款设计和可视化神经网络的工具1.draw_convnet2.NNSVG3.PlotNeuralNet4.TensorBoard5.Caffe6
Francis_Ye·2022-12-01 18:44

SSD训练自己的数据集pytorch实现！！踩坑实录

大神的github链接:link.我先开始用tensorflow和keras没一个能实现的代码都血坑无比caffe实现的多但是我在windows上实现，没办法装caffe佛了有ubuntu的童鞋还是考虑
腼腆的海风·2022-12-01 18:58

微信二维码检测的C# 实现——opencvsharp Dnn Caffe推理部署

早些时候微信二维码开源在opencv，找码快解码强，最近我研究DataMartix解码库libdmtx的时候，发现它解码还行，找码有点慢，心想何不让深度学习助它一臂之力？于有了这个；internalclassSSDDetector{privatestaticfloatCLIP(floatx,floatx1,floatx2)=>Math.Max(x1,Math.Min(x,x2));publicSS
易极·2022-12-01 10:17

Mask-RCNN论文翻译

MaskRcnn英文版论文链接：https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdfMaskRcnn项目地址（caffe2）：https://github.com/facebookresearch
Destiny_zz·2022-12-01 05:59

【Linux Mint 深度学习开发环境搭建】多深度学习框架融合环境

Linuxmint深度学习开发环境搭建之多深度学习框架融合环境文章目录系列文章目录前言一、搭建步骤(1)拉取合适的基础镜像(2)安装anaconda(3)安装pytorch环境(4)安装tensorFlow(5)安装caffe
PellyKoo·2022-11-30 23:41

【caffe】Layer解读之：Slience

/include/caffe/layers/silence_layer.hppCPU执行源文件位置:.
yuanCruise·2022-11-30 18:22

caffe--slience

layer{name:"silence"type:"Silence"bottom:"label3"phase:TRAIN}caffe中slience作用是：slice出了label3但网络后面又没用到它
hangkai_tan·2022-11-30 18:17

语音识别入门必备技能工具

算法:常用的深度学习算法，包括cnn/dnn/rnn/lstm;GMM/SVM/CRF/MaxEnt/HMM;对CTC有经验;2.框架:熟悉至少一种深度学习框架，包括kaldi,tensorflow,caffe
QuietNightThought·2022-11-30 15:29

Caffe学习笔记（一）: 训练和测试自己的数据集

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。
__Sunshine__·2022-11-30 08:47

OHEM算法及Caffe代码详解

这是CVPR2016的一篇论文，用于目标检测，本篇博文先介绍这个算法，然后介绍其Caffe代码。
AI之路·2022-11-29 23:18

SSD（single shot multibox detector）算法及Caffe代码详解

转载自AI之路的CSDN博客，原始链接地址：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/72824889这篇博客主要介绍SSD算法，该算法是最近一年比较优秀的objectdetection算法，主要特点在于采用了特征融合。论文：SSDsingleshotmultiboxdetector论文链接：https://arxiv.org/abs/151
tommorrow12·2022-11-29 23:48

R-FCN算法及Caffe代码详解

本篇博客一方面介绍R-FCN算法（NISP2016文章），该算法改进了FasterRCNN，另一方面介绍其Caffe代码，这样对算法的认识会更加深入。
AI之路·2022-11-29 23:48

Caffe数据集格式——以MNIST为例

1.MNIST下载MNIST数据集可以在Caffe源码框架的caffe/data/mnist/下使用get_mnist.sh脚本进行下载.train-images-idx3-ubyte:trainingsetimagestrain-labels-idx1
caicaiatnbu·2022-11-29 22:34

yolov5s.pt -＞ onnx -＞ rknn

for_rknnrknntoolkitexamples里面自带的均可转为rknn，yolov5s无法转换尝试成功的importyamlfromrknn.apiimportRKNNimportcv2_model_load_dict={'caffe
highoooo·2022-11-29 18:49

使用C++调用pytorch模型(Linux)

www.cnblogs.com/geoffreyone/p/10827010.html，侵删模型转换思路通常为:Pytorch->ONNX->TensorRTPytorch->ONNX->TVMPytorch->转换工具->caffePytorch
weixin_39450742·2022-11-29 15:29

Pytorch部署方案（一）：基于TensorRT（一个C++库）【最成熟&最优化】【①Pytorch-＞ONNX-＞TensorRT；②Pytorch-＞Caffe-＞TensorRT】

一、Pytorch转ONNX的意义一般来说转ONNX只是一个手段，在之后得到ONNX模型后还需要再将它做转换，比如转换到TensorRT上完成部署，或者有的人多加一步，从ONNX先转换到caffe，再从
u013250861·2022-11-29 15:25

[新手友好]双系统Ubuntu18.04+python3+cuda10.1+cudnn7.6.5装GPU版caffe和pyfasterrcnn

零、前言首先感谢您来阅读这个教程我一开始就是装双系统的，后来真是重装系统到怕了，每次删分区都怕手抖不小心把我windows给格了，所以才决定先做虚拟机的，也建议来看这个的先看我虚拟机装CPU版的那篇文章，熟悉了再来研究双系统的。GPU版的区别在于需要跨过显卡驱动，cuda，cudnn三座大山，我自己踩了很多雷，网上关于这个的教程太多了，但是都不太系统，每个人的做法都不太一样，目前我所知道显卡驱动就
wuzihaosg·2022-11-29 13:39

Caffe + Ubuntu 15.04 + CUDA 7.5 新手安装配置指南

Caffe+Ubuntu15.04+CUDA7.5新手安装配置指南特：0.Caffe官网地址：http://caffe.berkeleyvision.org/1.本文为作者亲自实验完成，但仅限用于学术交流使用
weixin_33800463·2022-11-29 13:39

[新手友好]虚拟机Ubuntu18.04+python3装CPU版caffe和pyfasterrcnn

caffe和pyfasterrcnn，尤其fasterrcnn算是挺古老的东西了，不过工作室大家都用的这个网络，也有很多成熟的论文。
wuzihaosg·2022-11-29 13:08

ubuntu18.04 CUDA10.1 docker中安装caffe-ssd及分类检测数据集训练与测试（一）

ubuntu18.04CUDA10.1docker中安装caffe-ssd教程前言一、caffe-ssd是什么？
流光似月，繁星似锦·2022-11-29 13:06

Ubuntu18.04 安装py-fast-rcnn步骤

因工作需要，在跑模型的时候，需要使用到caffe，网上关于ubuntu18.04安装caffe的步骤各式各样，在经历过三天安装卸载的绝望中，终于编译完成，记录这三天中遇到的坑以及安装步骤，方便后续有需要时查看
Sakura咻·2022-11-29 13:56

使用ONNX和Caffe2对PyTorch训练的模型进行推断应用

这在2018年5月发生了变化，当时PyTorch与Caffe
valuetimer·2022-11-29 11:20

caffe2 pytorch onnx

https://blog.csdn.net/u013679159/article/details/104268217在2016年10月Facebook发布PyTorch之后，由于其面向开发者友好，它很快获得了广泛应用。得益于良好的Python接口，它很适合用于研究和制作快速原型。在PyTorch中调试您的代码和测试网络模型架构可以非常容易地完成。然而，当它投入生产时，谷歌的Tensorflow领先
jack_201316888·2022-11-29 11:49

深度探索ONNX模型部署

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达导读这篇文章从多个角度探索了ONNX，从ONNX的导出到ONNX和Caffe的对比，以及使用ONNX遭遇的困难以及一些解决办法，另外还介绍了ONNXRuntime
Tom Hardy·2022-11-29 11:47

pycharm无法导入tensorflow或caffe（libcudnn.so.6: cannot open shared object file）

pycharm启动时没有包含cuda的lib路径，修改pycharm中的bin文件夹里的pycharm.sh，添加LD_LIBRARY_PATH='/usr/local/cuda-8.0/lib64'LD_LIBRARY_PATH="$IDE_BIN_HOME:$LD_LIBRARY_PATH""$JAVA_BIN"\还是不行的话，就缺啥补啥，显示找不到啥就创建链接到pycharm能找到的地方su
zcy0xy·2022-11-29 09:25

【yolov4-tiny】三、NNIE小结

序【yolov4-tiny】一、darknet-＞caffe【yolov4-tiny】二、pytorch-＞onnx-＞caffe前文使用两种途径将yolov4-tiny转为caffe，此后只需根据海思的
加盐8227·2022-11-29 06:47

caffe编译一些列问题

我的是确实环境变量，但是在哪里找呢官网如下：写的很不详细我们要输入的是：添加环境变量，使得在任意地方都可以在python中使用caffe：vim~/.bashrc将”exportPYTHONPATH=/
zhangxinyu11021130·2022-11-29 03:05

基于C#的机器学习--c# .NET中直观的深度学习

深度学习是一个非常强大的工具，对Caffe和Chainer模型加载的本机支持使这个平台更加强大。您将
山信大大懒虫·2022-11-29 01:15

服务器环境配置

.7安装cudnn.7cuda、cudnn相关命令...7Anaconda配置...8安装anaconda.8conda相关命令...9深度学习框架安装...10conda安装pytorch.10安装caffe
睡前救世主(￣_￣ )·2022-11-28 18:39

训练yolov5出现的错误

pyorch问题(1):锁页内存问题：LeakingCaffe2thread-poolafterfork.
zhangxiangweide·2022-11-28 13:13

tensorRT：入门

tensorflow、caffe、pytorch等训练框架更关注网络设计的灵活性，tensorRT能弥补其运行速度的缺陷。tensorRT专门关注对训练好的网络如何优化，以更快的生成结果。
weixin_36049506·2022-11-28 12:54

TensorRT：1.基本概念和环境准备

1.什么是TensorRT听起来，TensorRT和TensorFlow、PyTorch和Caffe等深度学习框架很像，实际差别很大。
代丹·2022-11-28 12:51

深度学习原理与框架-卷积网络细节-迁移学习 1.冻结层数，只进行部分层的训练...

进行接下来的训练第三类：使用别人训练好的权重参数，即finetune，不冻结最后一个卷积层和全连接层，对这两个层进行参数的更新和训练代码：使用keras框架进行的参数冻结，前面10层的参数都不进行训练对于caffe
weixin_33979745·2022-11-27 23:45

Java好还是tensorflow_开发 | 用PyTorch还是TensorFlow？斯坦福大学CS博士生带来全面解答...

PyTorch，TensorFlow，Caffe还是Keras？近日，斯坦福大学计算机科学博士生AwniHannun就发表了一篇文章，对比当前两个主流框架PyTorch和TensorFlow。
無酒·2022-11-27 19:38

配置记录：CMake管理项目-Caffe在windows平台的C++编译安装及其依赖项

节约时间请直接看‘三-5’，前面都是过程记录一起因由于实验需要，要安装一下caffe，并集成进C++项目。当然，是通过CMake来管理的。接触的包越多，越感觉CMake方便好用。
胡杨0糖糖0·2022-11-27 18:36

盘点四大民间机器学习开源框架：Theano、Caffe、Torch 和 SciKit-learn

https://www.leiphone.com/news/201701/Lutmxs35U8ZNF7p6.html在上期的谷歌、微软、OpenAI等巨头的七大机器学习开源项目看这篇就够了，我们盘点了TensorFlow，CNTK，SystemML，DeepMindLab等各大互联网巨头的开源平台。本期，雷锋网(公众号：雷锋网)将带领大家来看看诞生于民间（学界）的另外四大开源项目：1.Theano
happyGirl122·2022-11-27 18:06

caffe glog作用_caffe 依赖库的 gflag glog 在Redhat 上的源码安装

打算安装caffe,依赖了一堆东西，ubuntu的用户会方便写，可以直接apt-getinstall我是fedora的忠实粉丝，这次有点受苦。
weixin_39571404·2022-11-27 18:36

对机器学习开源框架的一些认识

开源框架有：Theano、Tensorflow、Caffe、Torch、SciKit-learn等各自的应用：1.Theano开发于2007年，擅长处理多维数组的库，偏底层，需要从底层建立模型。
不爱学习 未完待续·2022-11-27 18:36

Ubuntu使用Anaconda搭建SimpleITK开发环境

Ubuntu使用Anaconda搭建SimpleITK开发环境最近在使用caffe做CNN的项目。
Hade_H·2022-11-27 18:35

什么是caffe？

Caffe的全称应该是ConvolutionalArchitectureforFastFeatureEmbedding，它是一个清晰、高效的深度学习框架，它是开源的，核心语言是C++，它支持命令行、Python
Cche1·2022-11-27 18:32

caffe详解-------cmake(2)

caffe/cmakeCMakeCMake附图1CMake就是针对上面问题所设计的工具：它首先允许开发者编写一种平台无关的CMakeList.txt文件来定制整个编译流程，然后再根据目标用户的平台进一步生成所需的本地化
l_ml_m_lm_m·2022-11-27 18:31
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