CAFFE

基于深度学习的图像超分辨率文献和常用数据

SRCNNImageSuper-ResolutionUsingDeepConvolutionalNetworkshttps://arxiv.org/abs/1501.00092http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/SRCNN/SRCNN_train.zip(caffe
拜阳·2022-09-17 07:18

Caffeine内存缓存使用实践详解

一、Caffeine缓存概述Caffeine是一种高性能的缓存库，是基于Java8的最佳（最优）缓存框架。
好运程序猿·2022-09-16 19:32

caffe---之leaky_relu的python接口

n.relu1=L.ReLU(n.conv1,in_place=True,relu_param={'negative_slope':0.333})
zxyhhjs2017·2022-09-14 18:34

springboot 缓存一致性常用解决方案

前言多级缓存在微服务的架构设计中可谓随处可见，多级缓存作为提升系统高并发的常规手段，在各类大中小型的系统设计中都有体现；下图是一张简单的服务端多级缓存设计示意图，多级缓存的常用解决方案，像ehcache+redis，或caffeine
小码农叔叔·2022-09-14 18:04

重磅！PyTorch 落地 Linux 基金会

CSDN（ID：CSDNnews）近几年间，随着人工智能的迅速普及与落地应用，相关基础架构得到了很大的突破，如深度学习领域诞生了不少非常实用的平台和框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe
CSDN资讯·2022-09-14 09:07

本地缓存：为什么要用本地缓存？用它会有什么问题？

随着不断的发展，这一架构也产生了改进，在一些场景下可能单纯使用Redis类的远程缓存已经不够了，还需要进一步配合本地缓存使用，例如Guavacache或Caffein
Gimtom·2022-09-09 08:13

[BPU部署教程] 教你搞定YOLOV5部署 (版本: 6.2)

最近一些人问我怎么在BPU上部署yolov5，因为之前的博客[BPU部署教程]一文带你轻松走出模型部署新手村介绍的网络都是基于Caffe的，自己的网络都是基于pytorch的，所以遇到了很多坑。
小玺玺·2022-09-05 07:45

我的pytorch学习日记

pytorch入门学习作者：tequilaro本文主要讲解pytorch的整个使用流程，因楼主之前一直使用caffe进行深度学习开发，但是caffe框架改动起来不是很方便所以在前不久转型为pytorch
tequilaro·2022-08-31 09:21

我的NVIDIA开发者之旅——Caffe教程（3）使用sklearn和caffe进行简单逻辑回归实践

"我的NVIDIA开发者之旅”|征文活动进行中.......完成我的NVIDIA开发者之旅——Caffe教程（2）[JetsonTK1]Caffe工具环境（Linux）搭建实例-CSDN社区，搭建好Caffe
[山青花欲燃]·2022-08-30 07:50

SpringBoot：使用Caffeine实现缓存

在本博客中，我们将探讨如何使用Spring的缓存框架向任何SpringBoot应用程序添加基本缓存支持，如果没有正确实现，还将探讨缓存的一些问题。最后但并非最不重要的一点是，我们将看几个在真实场景中有用的缓存示例。为什么要在应用程序中添加缓存在深入探讨如何向应用程序添加缓存之前，首先想到的问题是为什么我们需要在应用程序中使用缓存。假设有一个包含客户数据的应用程序，用户发出两个请求来获取客户的数据（
JavaMonsterr·2022-08-25 10:39

OpenCV实战使用GoogLeNet实现图像分类

模型参数文件：bvlc_googlenet.caffemodel网络结构文件：bvlc_googlenet.prototxt分类文件：label.txthttps://github.com/BVLC/caffe
qq_27481087·2022-08-25 07:51

深度学习模型部署概述

模型部署概述关键常见部署需求与做法参考关键深度学习模型部署的方式取决于应用需求常见部署需求与做法【1】简单的demo演示，只要看看效果的—》选择深度学习框架caffe、tf、pytorch、keras等
Mzcc_bbms·2022-08-23 07:58

caffe不支持relu6_【完结】12大深度学习开源框架(caffe,tf,pytorch,mxnet等)快速入门项目...

https://github.com/longpeng2008/yousan.ai1概述1.1开源框架总览现如今开源生态非常完善，深度学习相关的开源框架众多，光是为人熟知的就有caffe，tensorflow
weixin_39622150·2022-08-23 07:51

SpringBoot集成Redis缓存

本地缓存可以使用Guava或Caffeine提供的解决方案，而远程缓存则可以选择Redis这样的内存数据库。本文记录一下SpringBoot集成Redis做缓存的相关配置。1引入依赖引入相应St
Flyzz~·2022-08-20 14:34

深度学习之 4 深度学习框架

线性模型_水w的博客-CSDN博客目录深度学习框架一、核心组件核心组件-张量核心组件-基于张量的操作核心组件-计算图核心组件-自动微分工具核心组件-BLAS、cuBLAS、cuDNN等拓展包二、主流框架CaffeTheanoMXNetTensorFlowKerasTorch
水w·2022-08-19 07:45

Tensorflow fine-tunning AlexNet

fine-tunning、批量测试训练结果主要参考文章《FinetuningAlexNetwithTensorFlow》，文章《TensorFlow微调AlexNet》是对其的翻译tensorflow比caffe
zizi7·2022-08-18 07:37

Fine-tunning适用情况

https://www.quora.com/How-do-I-fine-tune-a-Caffe-pre-trained-model-to-do-image-classification-on-my-own-dataset
知海无涯学无止境·2022-08-18 07:53

引入『客户端缓存』，Redis6算是把缓存玩明白了…

在前面介绍两级缓存的文章中，我们总共给出了4种实现方案，在项目中整合了本地缓存Caffeine和远程缓存Redis，将应用的性能从仅适用单独远程缓存的基础上，再次提高了一个层次。
码农参上·2022-08-15 00:27

Caffe学习总结（一）——初识caffe

深度学习在当前情况下可以用一个字来形容“火”，目前项目中使用到了常用的机器学习算法，在使用过程中发现图像的特征提取成为识别的瓶颈，无意中了解到caffe，可以很好的解决特征提取的问题。
不系之舟913·2022-08-14 07:52

SpringBoot Cache 配置本地缓存

1.添加依赖org.springframework.bootspring-boot-starter-cachecom.github.ben-manes.caffeinecaffeine2.9.22.配置
羁客%·2022-08-11 13:33

解析Caffe框架的prototxt模型文件

文档目录前言1.解析示例2.层解析3.完整文件4.caffe模型权重转pytorch模型权重前言  Caffe全称为ConvolutionalArchitectureforFastFeatureEmbedding
夏小悠·2022-08-10 07:17

Fast R-CNN 论文笔记

RossCirshick针对R-CNN的改进发表于2015年的ICCV作者给出的代码：有python和C++语言，基于caffe，工程地址https://guthub.com/rbgirshick/fast-rcnn.R-CNN
faithenXX·2022-08-08 07:29

Redis+Caffeine实现分布式二级缓存组件实战教程

github：https://github.com/axinSoochow/redis-caffeine-cache-starter个人水平有限，欢迎大家在评论区轻喷。
·2022-08-06 12:34

【OpenCV】基于深度学习的对象检测

文章目录前言一、基于MobileNet_SSD和Caffe二、基于Yolo和Darknet总结前言对象检测是指检测出图像中的所有对象，并识别对象的类型。
粒子白·2022-08-06 07:51

分布式二级缓存组件实战（Redis+Caffeine实现）

github：https://github.com/axinSoochow/redis-caffeine-cache-starter个人水平有限，欢迎大家在评论区轻喷。
上帝爱吃苹果-Soochow·2022-08-05 22:00

pytorch 预测手写体数字_PyTorch深度学习框架入门——使用PyTorch实现手写数字识别...

现在PyTorch又和Caffe2进行了融
weixin_39920629·2022-08-04 07:10

人工智能深度学习框架MXNet实战：深度神经网络的交通标志识别训练

尽管现在已经有很多深度学习框架，包括TensorFlow，Keras，Torch，以及Caffe，但ApacheMXNet因其对多GPU的分布式支持而越来越受欢迎。环境准备1.安装Anacond
weixin_34087301·2022-08-01 11:55

图像分类（pytorch实现）

2)选用Caffe,Tensorflow,Pytorch等开源深度学习框架之一，学会安装这些框架并调用它们的
柠檬不甜会酸·2022-08-01 09:32

基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（仅推理）的实验复现

摘要：本实验主要是以基于CaffeResNet-50网络实现图片分类（仅推理）为例，学习如何在已经具备预训练模型的情况下，将该模型部署到昇腾AI处理器上进行推理。
华为云开发者联盟·2022-07-25 10:00

ONNX(Open Neural Network Exchange)介绍

开放神经网络交换(OpenNeuralNetworkExchange,ONNX)是一种用于表示机器学习模型的开放标准文件格式，可用于存储训练好的模型，它使得不同的机器学习框架(如PyTorch,Caffe
fengbingchun·2022-07-25 07:14

上采样、反卷积、上池化的区别

上采样、反卷积、上池化的区别最近，工作中遇到了一个小问题，就是pytorch转onnx转caffe转wk（海思相机NNIE支持的深度学习权重文件格式）的时候，最终输出的Tensor的值有些许差别，后来找到了原因
进我的收藏吃灰吧~~·2022-07-23 11:10

SpringBoot集成本地缓存性能之王Caffeine示例详解

目录引言SpringCache是什么集成Caffeine核心原理引言使用缓存的目的就是提高性能，今天码哥带大家实践运用spring-boot-starter-cache抽象的缓存组件去集成本地缓存性能之王
·2022-07-22 13:29

NVIDIA-TensorRT部署（一）

TensorRT现已能支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDA的GPU结合起来，能在几乎所有的框架种进行快速和高效的部署
郑烯烃快去学习·2022-07-21 07:02

利用python对caffe网络层自定义及绘制曲线

python用来写网络C++用来跑网络准备工作step1修改caffe/Makefile.config文件，且取消注销代码：with_python_layer:=1取消注释step
Heisenberg-·2022-07-19 08:42

深度学习目标检测之 R-CNN 系列：Faster R-CNN 网络详解

：从R-CNN和FastR-CNN到FasterR-CNN总览深度学习目标检测之R-CNN系列：FasterR-CNN网络详解深度学习目标检测之R-CNN系列：用FasterR-CNN训练自己的数据(caffe
kuweicai·2022-07-18 07:53

深度学习目标检测之 R-CNN 系列： 从 R-CNN 和 Fast R-CNN 到 Faster R-CNN

：从R-CNN和FastR-CNN到FasterR-CNN总览深度学习目标检测之R-CNN系列：FasterR-CNN网络详解深度学习目标检测之R-CNN系列：用FasterR-CNN训练自己的数据(caffe
kuweicai·2022-07-18 07:22

Spring Cache + Caffeine实现本地缓存

Caffeine简介Caffeine是一个高性能，高命中率，低内存占用，nearoptimal的本地缓存，简单来说它是GuavaCache的优化加强版依赖org.springframework.bootspring-boot-starter-cachecom.github.ben-manes.caffeinecaffeine
·2022-07-11 13:49

基于Spring接口集成Caffeine+Redis两级缓存

目录前言改造JSR107规范CacheCacheManager配置&使用分布式环境改造定义消息体Redis消息配置消息消费逻辑修改DoubleCache测试总结前言在上一篇文章Redis+Caffeine
·2022-07-11 10:10

你或许也想拥有专属于自己的AI模型文件格式-(1)

2021年前后，大量的推理框架和训练框架层出不穷；训练框架有较新的Pytorch、TensorFlow，和老的Caffe、Darknet等；推理框架中有各种国产的、开源的，特别是边缘设备上的框架Ncnn
慷仔·2022-07-10 07:49

ubuntu20.04安装opencv4.5.2和opencv_contrib4.5.2和配置路径

由于工作需要caffe，但是caffe在windows安装太坑了，所以尝试在虚拟机上安装，而安装caffe好像需要opencv环境，这里记录一些使用ubuntu20.04通过源码和cmake编译opencv
青冥浩荡不见底·2022-07-06 07:51

ubuntu16.04+opencv3.4.5实现深度学习目标检测

opencv3.4.5实现深度学习目标检测前言一、如何在ubuntu16.04环境下安装opencv3.4.51.首先下载opencv2.安装二、使用例程1.进入目标文件夹2.实现例程三、使用opencv加载caffe
jieke2020·2022-07-05 07:08

SpringBoot使用Caffeine实现缓存的示例代码

目录为什么要在应用程序中添加缓存在SpringBoot应用程序中实现缓存SpringBoot提供了什么缓存支持？添加生成依赖项缓存配置缓存方法结果测试缓存是否正常工作为什么缓存有时会很危险缓存更新/失效缓存复制嵌入式缓存远程缓存服务器缓存自定义缓存密钥条件缓存@CachePut缓存失效在本博客中，我们将探讨如何使用Spring的缓存框架向任何SpringBoot应用程序添加基本缓存支持，如果没有正
·2022-07-04 18:51

【TVM系列一】开发环境搭建

和单纯研究相比，在工业界主要遇到了两个问题：深度学习框架众多，caffe/mxnet/tensorflow/pytorch训练出来的模型都彼此有不同的分发格式，对于部署有环境兼容的问题。
牧世·2022-07-02 15:21

pytorch-yolov5训练自定义数据集，转caffe转ncnn推理（系列文章一）

pytorch-yolov5训练自定义数据集，转caffe转ncnn推理（系列文章一）一、测试环境二、数据集准备三、提取person类别四、VOC格式(XML格式)转YOLO格式标签五、划分训练集和测试集六
黄靖淞·2022-06-30 07:30

python深度学习tensorflow安装调试教程

目录正文一、安装anaconda二、安装tensorflow三、调试正文用过一段时间的caffe后，对caffe有两点感受：1、速度确实快;2、太不灵活了。
·2022-06-29 16:33

caffe的python接口caffemodel参数及特征抽取示例

数据训练完成后，保存的caffemodel里面，实际上就是各层的w和b值。我们运行代码：deploy=root+'mnist/deploy.prototxt'#deploy文件ca
·2022-06-29 16:30

caffe的python接口绘制loss和accuracy曲线

目录引言anaconda库python接口实现引言使用python接口来运行caffe程序，主要的原因是python非常容易可视化。所以不推荐大家在命令行下面运行python程序。
·2022-06-29 16:27

caffe的python接口deploy生成caffemodel分类新的图片

目录caffe的python接口生成deploy文件训练好的模型caffemodel分类新图片caffe的python接口生成deploy文件如果要把训练好的模型拿来测试新的图片，那必须得要一个deploy.prototxt
·2022-06-29 16:49

caffe的python接口之手写数字识别mnist实例

目录引言一、数据准备二、导入caffe库，并设定文件路径二、生成配置文件三、生成参数文件solver四、开始训练模型五、完成的python文件引言深度学习的第一个实例一般都是mnist，只要这个例子完全弄懂了
·2022-06-29 14:02

Caffe卷积神经网络视觉层Vision Layers及参数详解

LocalResponseNormalization(LRN)层4、im2col层引言所有的层都具有的参数，如name,type,bottom,top和transform_param请参看我的前一篇文章：Caffe
·2022-06-29 12:58
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