CAFFE

ITK和caffe是什么？

(17条消息)什么是caffe？
彭素华·2022-11-27 18:00

四大机器学习开源框架：Theano、Caffe、Torch 和 SciKit-learn

四大机器学习开源框架：Theano、Caffe、Torch和SciKit-learn你最喜欢哪款？-腾讯云开发者社区-腾讯云
彭素华·2022-11-27 18:00

人体姿态估计--RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation

RMPE:RegionalMulti-PersonPoseEstimationICCV2017CodeisbasedCaffeandTorch!
O天涯海阁O·2022-11-27 17:07

win10系统人工智能框架安装指南及常见问题解决方案——anaconda、python27、python35、numpy、tensorflow-gpu、matplotlib、caffe及中间的相关插曲

前言本来这篇文章是可以不用写的，如果NVIDIA给linux设计了RTX20系列notebook驱动的话，但可惜没有（现在有了，233），所以新买的笔记本无法使用caffe和TensorFlow的gpu
Zjhao666·2022-11-27 16:06

神经网络需要的计算机资源,你的计算机也可以看懂世界（一）——十分钟跑起卷积神经网络（Windows+CPU）...

学习、使用卷积神经网络已经挺久了，期间一直在基于贾扬清大神的Caffe框架来研究别人的模型，抑或是在无聊的时候以近似于算命一样的方式，眼睛微闭，摇头晃脑，口中不时漏出几个音节，半晌便DIY出一个自认为改进颇多的模型
weixin_39754831·2022-11-27 09:25

pytorch模型转caffe模型（pytorch-＞onnx-＞caffe）

笔记目录前言一.pytorch转onnx1.修改yolov5/models/export.py2.在yolov5的目录下运行3.简化onnx模型二.onnx转caffe1.yolov5网络层优化2.ubuntu
Wyd_(ง •̀_•́)ง·2022-11-27 09:54

TensorRT--为caffeparser添加自定义层支持

对于我们自定义的层如果写到了caffeprototxt中，在部署模型时调用caffeparser来解析就会报错。
谢欣燕·2022-11-27 04:26

TensorRT Developer Guide - chapter 1

它旨在与TensorFlow，Caffe，PyTorch，MXNet等深度学习训练框架以互补的方式工作。
cdknight_happy·2022-11-27 04:15

NVIDIA相关资料（二）——TensorRT加速深度学习推理计算

为了实现这些功能，会使用各种各样的框架，包括Caffe、TensorFlow、PyTorch等等。框架不同，每个人的使用习惯也不同，但最终都是完成一件
是刺猬吖·2022-11-27 04:02

部署模型之Libtorch学习（一）

A:Libtorch是pytorch的C++版本，现在的很多大型项目都是用C++写的，想使用训练好的模型，需要通过caffe等方式去集成，比较麻烦。
一只帅气的小菜鸡·2022-11-26 23:03

OpenCV：开源的视觉库（有C++、Python接口）【提供了丰富的图像操作功能】【Python接口是直接对接numpy的ndarray作为图像存储；C++接口则是cv::Mat进行存储】

OpenCV官网Document地址平时使用OpenCV时，主要使用到他的图像读取功能，和图像处理等功能；对于特殊时候，还可以使用OpenCV的DNN功能，直接对pytorch、tensorflow、caffe
u013250861·2022-11-26 23:49

jupyter内核挂了怎么办+ loss值的pytorch绘图 +困惑度+学习率 +echarts如何解决颜色重复

accuracy和loss曲线_tequilaro的博客-CSDN博客_pytorch绘制loss曲线利用Matplotlib简单显示神经网络训练损失变化曲线_听风、的博客-CSDN博客_神经网络损失曲线caffe
爱吃甜的火龙果巧克力·2022-11-26 20:36

大学计算机AI学习初步规划 202204

大学计算机AI学习初步规划202204人工智能领域的前沿技术研究1、机器学习、深度学习、语义分析、NLPTensorFlow\Scikit-learn\Pytorch\MXNET\Caffe，CNN/RNN
fancyhf·2022-11-26 14:56

Matconvnet 学习笔记

一些最受欢迎的:CudaConvNet，Torch，Theano,Caffe等。MatConvNet是为研究
飞天长虹·2022-11-26 13:07

关于在ubuntu20.04下openpose环境安装

+cudnn8.0.4python：3.6.13首先将openpose整个仓库克隆在本地，仓库地址：openpose官方文档说了“Anaconda不应安装在您的系统上或应停用Anaconda包含一个与Caffe
键盘强者·2022-11-26 12:55

OpenPose 安装和使用教程

OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。
ByteSaid·2022-11-26 12:49

openpose的环境搭建

caffe的安装参考：https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/48781693#直接用cmake的方式#建议使用开源OPENPOSE里的CAFFE版本，
daichuihua1·2022-11-26 12:19

使用卷积神经网络做回归任务

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了，尤其是视觉领域。
ailian0591·2022-11-26 12:49

openpose环境搭建（详细教程CPU/GPU）windows 10+python 3.7+CUDA 11.6+VS2022

OpenPose【玩转OpenPose】编译篇一、开发环境二、下载与安装2.1CUDA（用于高性能计算）与CUDNN（用于深度神经网络计算的支持）2.2下载Cmake2.3下载0penPose源码2.4下载caffe-openpose
SuiJiangPiaoLiu·2022-11-26 12:46

win7-64安装anaconda4.6.7+cuda9.0+cudnn7.0+tensorflow-gpu1.5.0（1.9.0）+pycharm+jupyter+tensorboard+keras

因为是照着别人的搭配选择的版本，整体来说比较简单，除了一些网络问题和等待，没太大的阻碍，比linux下默认自带python3的anaconda弄需要python2的caffe简单多了（手动滑稽）。
秦伟H·2022-11-26 12:31

darknet-yolov4的训练(linux)+imgaug数据增强

参考文章:https://www.cnblogs.com/pprp/p/9525508.html如果成功遍历caffe后,编译darknet就很方便,而且caffe的编译与darknet不相互影响数据增强目标检测的数据增强
小野617·2022-11-26 11:56

Darknet下训练测试评估yolov4(big)模型

darknet是由C和CUDA开发的，不需要配置其他深度学习的框架（如，tensorflow、caffe等），支持CPU和GPU运算，而且安装过程非常简单。
小草莓听不懂·2022-11-26 11:52

caffe常用格式binaryproto和leveldb

但是在caffe中数据类型是lmdb或leveldb，那么我们需要将图片格式转换为caffe环境需要的格式。
蹦跶的小羊羔·2022-11-26 10:08

caffe模型常用参数解释

数据层：layer{name:"mnist"//名字mnisttype:"Data"//类型datatop:"data"//输出数据top:"label"//输出标签include{phase:TRAIN}transform_param{scale:0.00390625//归一化{0-255}->{0-1}}data_param{source:"examples/mnist/mnist_train
zchang81·2022-11-26 10:08

caffe网络模型详解

一.数据层及参数数据层是每个模型的最底层，是模型是入口，不仅提供数据的输入，也提提供数据从Blobs转化成别的格式进行保存输出。数据的预处理像去均值，放大缩小，裁剪和镜像等操作都是在该层进行。一般的数据的格式为LeveIDB和LMDB两种。layer{name:"data"type:"Data"top:"data"top:"label"include{phase:TRAIN}transform_p
xiaofeilongyu·2022-11-26 10:38

使用Caffe框架训练模型

使用Caffe框架训练，一般需要网络模型prototxt文件，还需要超参数文件solver.prototxt文件，大部分我们都使用fine-tuning的方法，即加-weights选项，后面跟上一个caffemodel
WangJQ*·2022-11-26 10:37

Caffe学习（三）Caffe模型的结构

一总体结构在caffe中，解决一个问题首先应该定义一个slover，反应到mnist例程中也就是lenet_solver.prototxt。
遍地流金·2022-11-26 10:35

caffe | 预训练模型的使用

首先明确预训练好的模型和自己的网络结构是有差异的，预训练模型的参数如何跟自己的网络匹配的呢：参考官网教程：http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples
努力努力再努力tq·2022-11-26 10:04

caffe 创建网络模型

要点1.在caffe中，我们通常说一个模型，其实就是一个网络，一个Net2.在caffe2中，我们通常使用modelHelper来代表一个model，而这个model包含多个Net，就像我们前面看到的，
second24·2022-11-26 10:03

Caffe网络模型详解-常用的Layer

要运行Caffe，首先需要创建一个Model，如常用的Lenet、AlexNet等。一个Model由多个Layer构成，每个Layer又由许多参数构成，层之间的数据流动是以Blobs的方式进行。
qq_46261928·2022-11-26 10:02

基于caffe的量化模型训练与部署——训练篇

为什么需要量化？我们知道，cnn网络的前向计算瓶颈主要集中在卷积层，而卷积层的实质是大量的浮点数相乘、相加等运算操作，大量的浮点数计算限制了模型在低处理器或移动端等设备中的部署。如果能将浮点运算转换为整形运算，则cnn模型的前向处理速度将达到质的提升。为什么量化有用？关于深度神经网络的一个非常有意思的发现是：即使输入中包含大量的噪声，神经网络依然能处理的很好。深度网络的一个神奇特质是它们倾向于很好
无眠栀·2022-11-26 10:01

Caffe常用python接口记录

1.python接口训练caffepython下网络的训练importcaffecaffe.set_device(int(0))caffe.set_mode_gpu()#GPUcaffe.set_mode_cpu
m_buddy·2022-11-26 10:31

caffe 常用命令

/build/tools/caffetrain-solver=examples/hands/hands_solver.prototxt-log_dir=examples/hands（2）利用snapshot
feynman233·2022-11-26 10:58

常用caffe模型

一、yolov3caffe模型在网上很难找到，yolov3caffe的预训练模型，有如下几个链接可获取到：1.如下github路径包含了很多常用的caffe模型synopsys-caffe-models
jcdd_sh·2022-11-26 10:26

Opencv学习1: 在Linux下编译运行第一个opencv程序

前一段在安装Caffe时候把Opencv2.4.11版本安装在redhat6.4系统上，为了测试在Linux下如何编译运行opencv代码,特意查询了网上相关资料（主要参考三个网页）。
wjxxy2196·2022-11-26 09:28

使用pytorch mask-rcnn进行目标检测/分割训练

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达现在github上面有3个版本的mask-rcnn，keras,caffe(Detectron)，pytorch，这几个版本中，据说
小白学视觉·2022-11-26 02:49

The dependency target "pycaffe" of target "pytest" does not exist

说明：其实忽略这个问题也是可以的，caffe基础的也能正常使用，可能存在某些我还没接触到的未知问题解决方案：少了numpy库，安装上去就可以了；为了避免默写未知的不可描述的问题，可以把numpy，matplotlib
gaoenyang760525·2022-11-25 23:37

Pytorch模型转onnx、caffe、TorchScript通用代码，onnx模型推理

前言训练好的模型需要移植到ncnn、mnn、tensorrt、tnn、openvino等前向推理框架上部署一、模型转onnx不管是tensorflow、pytorch、mxnet部署时移植到目标框架，那么先将模型转成onnx这个中间商，再转成目标框架或NPU是明智的选择。二、使用步骤1.转成onnx示例代码model=MobileFaceNet()model.load_state_dict(tor
songlixiangaibin·2022-11-25 18:50

Ubuntu16.04+Opencv+Caffe+Digits+Keras+TensorFlow-GPU搭建教程

更新一波网上很多博客已经写了如何搭建的教程，因为搭建的过程中参考了很多博客和官方教程，所以在这里写下自己在笔记本上搭建的教程吧，适合随时在自己本上调程序的小伙伴们。第一部分系统安装版本Ubuntukylin16.04.2。这里省略安装过程，请自行网上搜索安装过程。这里只强调一点，为了系统的稳定性，常用挂载分区（/，交换分区，/boot，/home，/usr；有些还分了/data到固态硬盘放数据集加
爱随心flying·2022-11-25 16:56

Ubuntu16.04+cuda8.0rc+opencv3.1.0+caffe+Theano+torch7搭建教程

学习中用到深度学习的框架，需要搭建caffe、theano和torch框架。经过一个月的不懈奋战，终于搭建好了框架。现在分享简单的搭建过程，为后面要用到深度学习框架的同学节省时间，写了这个博客。
爱随心flying·2022-11-25 16:26

CNN的几种经典模型

Caffe中LeNet的配置文件
Zero-One-0101·2022-11-25 15:16

TensorRT安装及验证

博主的一些基本环境配置可见之前博客非虚拟机环境下Ubuntu配置_jiugeshao的专栏-CSDN博客TensorRT的介绍见之前博客，TensorRT的安装、TensorRT如何加速Pytorch、Tensorflow、Caffe
竹叶青lvye·2022-11-25 13:30

冻结网络pytorch

冻结pytorch的网络有两种方式1.冻结方式一：lr=0caffe反正是这么写的，具体方式如下model_params=[{'params':base_params,'lr':0},#注释【1】{'params
库页·2022-11-25 13:46

【caffe】初学小白win10下第一个mnist实践过程记录

参考caffe基础知识：https://www.cnblogs.com/luludeboke/p/7813060.html过程参考：https://blog.csdn.net/qq_41554005/article
又又酸又菜又多余·2022-11-25 09:02

TensorFlow 和 PyTorch 迎来后浪，工业界到底需要怎样的机器学习框架

全世界最为流行的深度学习框架有Tensorflow、PyTorch、Caffe、Theano、MXNet、Torch、PaddlePaddle等
我爱计算机视觉·2022-11-25 08:05

机器学习框架：开源的好，还是自研的香？

全世界最为流行的深度学习框架有Tensorflow、PyTorch、Caffe、Theano、MXNet、Torch、PaddlePaddle等
高校俱乐部·2022-11-25 08:00

层出不穷的机器学习框架到底在“卷”什么？

全世界最为流行的深度学习框架有Tensorflow、PyTorch、Caffe、Theano、MXNet、Torch、PaddlePaddle等
小红书技术REDtech·2022-11-25 08:27

caffe-segnet编译

caffe-segnet-cudnn5编译+pycaffe编译环境编译环境anacondapython3.6显卡nvidia-geforce-2060驱动470.103.01cuda8.0cudnn5.1opencv3.4.10
我真的太难了啊·2022-11-25 04:36

【超直白讲解opencv RGB与BGR】RGB模式与BGR模式有什么不同，如何相互转换？

因为caffe，作为最早最流行的一批库
Dukixytapoo.·2022-11-25 03:21

MNN框架学习（一）

在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测，端侧可以是手机端或者IOT端，是推动深度学习算法落地的重要工具MNN特点轻量性：MNN文件很小，只有几兆，可以方便地部署到移动设备和各种嵌入式设备通用性：支持Tensorflow、Caffe
骚年，你渴望力量嘛？·2022-11-25 02:48
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