CAFFE

海思开发：yolo v5s ：pytorch-＞onnx-＞caffe-＞nnie

一、前言主要是遇见几个问题，赶紧记录一下，免得后面兄弟们吃同样的亏,也帮助自己记忆。附上我的yolov5后处理部分c语言版本代码：C版yolov5s后处理部分二、转换报错1.报错：Reshapedimentionnumbershallbe2or4仔细看了一下，和我reshape处理的数据维度有关，而转换代码里reshape最高支持维度数是4。而我的数据shape是(1,3,H,W,class_nu
tang-shopping·2022-06-23 07:12

Redis+Caffeine两级缓存的实现

目录优点与问题准备工作V1.0版本V2.0版本V3.0版本在高性能的服务架构设计中，缓存是一个不可或缺的环节。在实际的项目中，我们通常会将一些热点数据存储到Redis或MemCache这类缓存中间件中，只有当缓存的访问没有命中时再查询数据库。在提升访问速度的同时，也能降低数据库的压力。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
·2022-06-22 11:19

SpringBoot 集成缓存性能之王 Caffeine

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Caffeine。
·2022-06-21 14:30

SpringBoot 集成缓存性能之王 Caffeine

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Caffeine。
码哥字节·2022-06-21 13:00

termux python 打开摄像头_在Jetson TX2上显示摄像头视频并使用python进行caffe推理

本节将对脚本进行扩展，使用caffe分类模型对摄像头视频进行演示。主要的测试环境：python3和JetsonTX2先决条件caffe模型采用默认的bvlc_reference_caffe
weixin_39611275·2022-06-16 11:14

PyTorch 1.0 正式公开，Caffe2并入PyTorch实现AI研究和生产一条龙

今天，Facebook正式公布PyTorch1.0，这是将基于Python的PyTorch与Caffe2合并的一个新版本的框架，让开发者可以无缝地将AI模型从研究转到生产，而无需处理迁移“现在，你只需要使用
weixin_33882452·2022-06-15 07:18

人脸识别嵌入式Linux芯片瑞芯微RV1109参数介绍

此外，基于TensorFlow/MXNet/PyTorch/Caffe等一系列框架
吉布斯科技·2022-06-14 10:30

最轻快的人脸检测yoloface

github.com/anand-anilkumar/yoloface/blob/master/yolo/yolo.pyhttps://github.com/sowmyavarakala/FaceDetectioncaffe106
AI视觉网奇·2022-06-12 09:42

简述AI技术的工程部署

前沿文章的精度、速度很难在工业界掀起助澜，原因在于：1、不同的依赖项需要重新搭建环境2、不同框架实现的算法要重新移植3、新的算法要重新部署和验证4、学术界一般用Pytorch/Tensorflow框架，工程上一般Caffe
思绪零乱成海·2022-06-07 09:47

【机器学习】深度学习框架是什么？有哪些？如何选择？

1.TensorFlow2.PyTorch3.Caffe1.04.Theano5.MXNet6.Keras7.Chainer四.参考链接一、深度学习框架是什么？
想变厉害的大白菜·2022-06-05 11:30

一、深度学习框架究竟是什么？

2说明深度学习框架也就像Caffe、tensorflow这些是深度学习的工具，简单来说就是库，编程时需要importcaffe、importtensorflow。
人工智能之路·2022-06-05 11:59

主流深度学习框架对比

深度学习研究的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架也层出不穷，其中包括TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、
人工智能之路·2022-06-05 11:59

常见深度学习框架比较

常见的深度学习框架有TensorFlow、Caffe、Theano、Keras、PyTorch、MXNet等，如下图所示。
Sin_Geek·2022-06-05 10:21

【常见的深度学习框架】

【深度学习基础篇-常见的深度学习框架】文前白话常见的深度学习框架1、Caffe2、TensorFlow3、PyTorch其他框架Reference文前白话深度学习是一个发展极为迅速的技术领域，除众多高校和科研院所围绕算法理论进行探索外
Wupke·2022-06-05 10:14

转：TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比

http://geek.csdn.net/news/detail/138968Google近日发布了TensorFlow1.0候选版，这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源，距今已有一年多，这期间TensorFlow不断给人以惊喜。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。本文节选自《
weixin_34318272·2022-06-03 07:29

TensorFlow和Caffe、CNTK、MXNet等其他7种深度学习框架的对比

主流深度学习框架对比深度学习研究的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架也层出不穷，其中包括TensorFlow、Caffe8、Keras9、CNTK10、Torch711、MXNet12、Leaf13、Theano14
weixin_33813128·2022-06-03 07:29

python核心教程:TensorFlow和Caffe、CNTK、MXNet等其他7种深度学习框架的对比

主流深度学习框架对比深度学习研究的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架也层出不穷，其中包括TensorFlow、Caffe8、Keras9、CNTK10、Torch711、MXNet12、Leaf13、Theano14
haoxuan10·2022-06-03 07:43

caffe模型训练与使用极简版（windows平台）

前言本文训练模型是在windows系统上完成的，在训练模型之前，需要在自己的设备上编译好caffe。
@半岛铁盒@·2022-06-03 07:00

springboot集成本地缓存Caffeine的三种使用方式(小结)

目录第一种方式（只使用Caffeine）第二种方式(使用Caffeine和springcache)第三种方式(使用Caffeine和springcache)第一种方式（只使用Caffeine）gradle
·2022-06-02 18:14

window10 VS2015 C++ 使用 caffe 模型

C++使用caffemodel首先列出了一些参照的文章，但是自己并没有完全按照这些配置，但是有重要参考价值。
woha1yo·2022-06-02 07:20

caffe训练与测试全过程（附代码）（超详细）

最近在学习caffe，因此将自己的训练和测试的过程及代码记录下来。
m.n.m·2022-06-02 07:46

caffe基础篇---solver及其配置

solver算是caffe的核心的核心，它协调着整个模型的运作。caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件。
poppy_MCT·2022-06-02 07:15

caffe图像分类教程_实践详细篇-Windows下使用Caffe训练自己的Caffemodel数据集并进行图像分类...

三:使用Caffe训练Caffemodel并进行图像分类上一篇记录的是如何使用别人训练好的MNIST数据做训练测试。上手操作一边后大致了解了配置文件属性。
weixin_39683144·2022-06-02 07:38

[行为识别]论文翻译-Hidden Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition

论文地址代码地址(pytorch)代码地址(caffe)Abstract在本文中，我们提出了一种新颖的CNN体系结构，隐式捕获相邻帧之间的运动信息。
LukaMadrid·2022-06-02 07:57

Caffe-ssd版本在windows 10下环境搭建及模型训练

1.配置环境系统：windows1064位GPU：GTX1080CUDA：9.0cudnn：7.0Python：Anaconda2.7version编译：VisualStudio20132.安装CUDA和cudnnCUDA可以直接在官网下载，并按照安装程序一步步默认即可cudnn官网下载之后解压会有一个cuda文件夹，解压即可CUDA各个版本下载地址：https://developer.nvidi
Eonothem_one·2022-06-02 07:24

Windows下加载CAFFE模型的问题

这段时间试着把linux训练的caffe模型在windows环境下运行起来，因为是自己改过的caffe代码，又只有VS2012，并没有下载官网的windows版本（支持VS2013及以上）。
有来有去-CV·2022-06-02 07:23

Windows上利用Caffe-SSD进行训练和测试

本文利用SSD:SingleShotMultiBoxDetector这种目标检测方法对视频目标检测数据集VOC2007和VOC2012进行处理.首先在Windows上配置Caffe-SSD,然后按照以下步骤进行
lyatdawn·2022-06-02 07:44

windows下利用caffe训练自己的图像分类模型

（不赘述）配置caffe环境，编译,会得到convert_imageset.exe、compute_image_mean.exe、caffe.exe等可执行文件一、生成待训练图片的路径名称和标签文件(.
ganwenbo2011·2022-06-02 07:10

Caffe for Windows: Microsoft Caffe的安装、修改和使用（Windows 10 + GPU）

目录0环境准备1Caffe编译（生成）2Caffe再编译实验原理实验过程一、添加ChangeLossLayer损失层二、添加一个新的卷积层3使用训练预测40环境准备由于BVLCCaffe不支持Cuda8.0
Pepper_Banana·2022-06-02 07:04

Windows平台上Caffe的训练与学习方法（以数据库CIFAR-10为例）

Windows平台上Caffe的训练与学习方法（以数据库CIFAR-10为例）在完成winodws平台上的caffe环境的搭建之后，亟待掌握的就是如何在caffe中进行训练与学习，下面将进行简单的介绍。
成长Bar·2022-06-02 07:31

caffe模型训练与使用（windows平台）

前言本文训练模型是在windows系统上完成的，在训练模型之前，需要在自己的设备上编译好caffe。
@半岛铁盒@·2022-06-02 07:27

Ubuntu-Caffe安装记录

1.安装环境Ubuntu18.04.6LTSPython3.6.13NvidiaGeforce1070CUDA10.1CuDNN8.1.1torch==1.8.22.安装步骤2.1安装部分依赖文件#python3modules(numpy,protobuf,skimage)sudopip3installnumpysudoapt-getinstallpython3-skimagesudoapt-ge
Peter_Haoran·2022-06-01 14:19

从TensorFlow到DL4J——主流深度学习框架对比分析

DL4J——主流深度学习框架对比分析一、深度学习框架概述与深度学习技术的四大阵营二、主流开源深度学习框架的来龙去脉2.1TensorFlow2.2Keras2.3Pytorch2.4Theano2.4Caffe2.5Caf
极链AI云·2022-06-01 07:50

caffe win10 GPU 编译

cudnn，一定要选择最老的版本，否则就会报错（真坑，谁能想到）cmake简介：https://www.huaweicloud.com/articles/ca75903dbb357a87c340fbfcd6b6dfe6.htmlcmake官方文档：https://cmake.org/cmake/help/v3.21/#reference-manuals由于C++编译经验不足，这一块着实，让我怀疑人
MrXu_1560·2022-05-31 18:09

OSError: [WinError 1455] Error loading “*\cudnn_cnn_infer64_8.dll“ or one of its dependencies.

Errorloading“F:\Tools\Python3.8.9\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll”oroneofitsdependencies
a little cabbage·2022-05-31 10:37

pytorch遇到Error loading “C:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll“

Errorloading"C:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll"的报错。
hjxu2016·2022-05-31 10:35

Caffeine缓存

在本文中，我们来看看Caffeine—一个高性能的Java缓存库。缓存和Map之间的一个根本区别在于缓存可以回收存储的item。回收策略为在指定时间删除哪些对象。
dearfulan·2022-05-30 12:44

小菜鸟的求职日记

走路一些弯路，过完春节回家之后一直到2.10都在弄老板布置的国家自然科学基金里面的一部分（其实努力的话很快就可以写完，但是自己硬生生拖到了deadline，可恶的拖延症啊），之后学习了一下深度学习，如何使用caffe
cafe-BABE·2022-05-30 10:58

c#和java部署pytorch同事识别两个图片_使用ONNX+TensorRT部署人脸检测和关键点250fps

我尽量用尽可能短的语言将本文的核心内容浓缩到文章的标题中，前段时间给大家讲解JetsonNano的部署，我们讲到用caffe在Nano上部署yolov3，感兴趣的童鞋可以看看之前的文章，然后顺便挖了一个坑
weixin_39632471·2022-05-30 07:03

手把手教你使用 Spring Boot 3 开发上线一个前后端分离的生产级系统（六） - 本地缓存 Caffeine 和 分布式缓存 Redis 集成与配置

本地缓存Caffeine集成和配置Caffeine是Java8对GoogleGuava缓存的重写，是一个提供了近乎最佳命中率的高性能的缓存库。
xxyopen·2022-05-29 06:00

工智能-作业6：CNN实现XO识别

目录数据集构建模型训练模型测试训练好的模型运行结果计算模型的准确率运行结果查看训练好的模型的特征图运行结果查看训练好的模型的卷积核运行结果训练模型源代码运行结果测试模型源代码运行结果参考数据集数据集可以从下方连接下载ConvolutionalNeuralNetworkswithMatlab,CaffeandTensorFlow—Optophysiology
ShadowOf_Shy·2022-05-28 15:19

人工智能基础作业6

测试模型源代码参考博客卷积神经网路ConvolutionalNeuralNetworks·資料科學・機器・人(mcknote.com)一、数据集ConvolutionalNeuralNetworkswithMatlab,CaffeandTe
caorongbin0·2022-05-28 15:17

【Caffe-CPU】Caffe+Python+CPU+Win10+VS2015+Mnist 配置

1、安装VS20152、安装cmake版本>=3.4，cmake从此处下载https://cmake.org/download/，下载cmake-3.13.0-rc3-win64-x64.msi后，点击安装，并将安装目录C:\ProgramFiles\CMake\bin添加到系统环境变量中，在终端输入cmake--version可显示cmake版本3、安装git从此处下载https://www.g
zhaotun123·2022-05-28 07:18

win10+anaconda+python3.5+vs2015 +caffe+pytorch共建环境安装

caffe（cpu版本）+pytorch共建环境安装1.预安装环境：win1064位vs2015community(社区版）anaconda4.10.12.后续软件安装：1)cmake安装：下载网址：Indexof
wuyeyoulan23·2022-05-28 07:46

2022-01-18 Caffe+Window11+Visual Studio 2015+Python3.5 CPU+GPU 配置详细教程

2022-01-18Caffe+Window11+VisualStudio2015+Python3.5CPU+GPU配置教程文章目录前言1、开篇背景一、资源准备二、配置过程-雷区1.CPU模式2.GPU
奔跑の鞋子·2022-05-28 07:16

安装:caffe-ssd+python3.5(系统自带)+cuda9.0+cudnn7.1+ubuntu16.04

哈喽！又是我！我又回来了！（最近因为项目需要在机子上搭了一遍又一遍的环境，今天，我要讲讲这些血泪史，这是在anaconda3搭载无果之后的退居策略）首先，还是同我上一篇一样，先讲cunda9.0,cundnn7.1装好，具体如下：1，安装显卡驱动（采用懒人方式）one:在“软件与更新”的第二项（另外源）的canonicalpartners打上沟，或者全部都打钩（保险起见）second:在倒数第二项
ff哟·2022-05-28 07:52

Win10+vs2015+python3.5+CUDA9.0的caffe库编译（一）

Win10+vs2015+python3.5+CUDA9.0的caffe库编译（一）写在前面的废话传统编译方法Win10+vs2013+python2.7+GPU版本caffe编译Win10+vs2015
霸王洗发露·2022-05-28 07:49

vs2015搭建python 环境搭建_caffe搭建--vs2015+caffe+python3.5编译环境的搭建

@echooff@setlocalEnableDelayedExpansion::DefaultvaluesifDEFINEDAPPVEYOR(echoSettingAppveyordefaultsifNOTDEFINEDMSVC_VERSIONsetMSVC_VERSION=14ifNOTDEFINEDWITH_NINJAsetWITH_NINJA=1ifNOTDEFINEDCPU_ONLYse
weixin_39801613·2022-05-28 07:45

实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY)

学习深度学习背景最近在做一款抢票软件,由于12306经常检测账号状态,抢票抢着抢着就需要重新登录了,然后登录是需要验证码的。所以我最开始是想到了使用java基于感知哈希算法pHash做相似度匹配识别，结果测试发现精确度低的可怜。这里简单的说下逻辑。12306验证码是由8张小图片生成拼接在一起的。每次请求都是在服务器后台进行随机抽取图片制作验证码。而每一张小图的尺寸大小都是相同的。将图片使用java
weixin_33827965·2022-05-28 07:14

python vs编译环境_vs2015+caffe+python3.5编译环境的搭建

@echooff@setlocalEnableDelayedExpansion::DefaultvaluesifDEFINEDAPPVEYOR(echoSettingAppveyordefaultsifNOTDEFINEDMSVC_VERSIONsetMSVC_VERSION=14ifNOTDEFINEDWITH_NINJAsetWITH_NINJA=1ifNOTDEFINEDCPU_ONLYse
weixin_39562340·2022-05-28 07:43
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