CAFFE

NCNN实战

参考：NCNN官方推荐指南https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/use-ncnn-with-alexnet.zhcaffe模型和参数的获取deploy.prototxt
licc92·2020-09-16 23:29

libsvm实验：实现一个多分类任务

用caffe的模型进行提取。
sapphire223·2020-09-16 22:31

caffe RGB转gay存储为Leveldb 格式（CIFAR10)示例

////ThisscriptconvertstheCIFARdatasettotheleveldbformatused//bycaffetoperformclassification.
yanmingtop·2020-09-16 21:25

Ubuntu 12.04 安装NVIDIA 驱动、CUDA、CAFFE配置

折腾着配置了3遍，终于把caffe的环境配置成功caffe的要求还是有点高，我用的9500的显卡，计算能力达不到2.0，还是无法通过GPU计算，CPU计算example中的mnist顺利通过，不过现在780
yanmingtop·2020-09-16 21:25

error lnk1158 无法运行rc.exe

今天开始编译安装caffe的时候遇到了一非常恶心的问题。
黄水·2020-09-16 20:13

Aborted(core dumped)

在用caffe训练的时候发现Aborted(coredumped)错误，搜索后发现可能原因是train_val.prototxt中train部分的batch_size设置过大导致。
light-124·2020-09-16 20:34

(转载并补充)Win10+VS2015 caffe环境搭建（极其详细）

本文参考Win10+VS2015caffe环境搭建（极其详细）我装的是VS2013，所以有些地方略有不同，这里说明一下：1.修改后的caffe\scripts下的build_win.cmd@echooff
Kindle君·2020-09-16 19:09

ubuntu14.04用cafe训练自己的数据

训练mnist数据集并测试1.获取数据集cd~/caffe./data/mnist/get_mnist.sh2.转换格式，下载的数据是二进制格式，转换成lmdb格式.
yanxiaopan·2020-09-16 19:36

caffe 自定义层/添加自己的损失函数

caffe自定义层有两种方式：一个是通过python层，另外就是修改源代码的方式。
机器学习的小学生·2020-09-16 19:29

caffe.io.load_image与Opencv的imread区别

bug描述如下：用训练好的caffemode做infernece（inference函数代码如下）：#进行预测definference(img,transformer,net,labelnames):#
xunan003·2020-09-16 19:58

华为海思 AI 芯片 (Hi3559A V100) 算法开发（六） 基于 caffe 人脸识别项目 Python 实现

前面我们搭建好了相关环境和最麻烦的caffe环境，接下来我们用python训练出来基于caffe的人脸识别caffemodel。成功后我们再将它转化为海思开发板可以使用的wk文件。
XMing666·2020-09-16 19:56

caffe框架下添加新层

一，概述新层YxyLayer实现一个特别简单的功能，目的在于理解caffe中层的底层结构。YxyLayer的功能：正向就是一个直接复制的过程，反向将梯度缩放制定的倍数。
wslkd0123·2020-09-16 19:09

如何利用docker转换openpose caffe旧模型到新模型

有时我们需要将openpose的caffe旧模型升级成新模型，但又不想安装caffe的环境，这时我们可以利用docker来进行转换,这里介绍在ubuntu16.04下如转换一、docker安装1，卸载旧版本
wulala789·2020-09-16 19:38

caffe Makefile.config

以下为Makefile.config内容，适合caffecpuonly版本。ubuntu16.04以及自带的python2.7.
大白豆13·2020-09-16 19:54

caffe 常用指令实例

一般有四个部分：train，val文件夹（每个文件夹应该有大量的图片文件，尺寸可以不同，因为后续的caffetools中提供了resize工具）。
大白豆13·2020-09-16 19:54

pytorch转caffe2模型

项目需要用c++调用caffe2接口进行工程化部署，但是模型是用pytorch实现并训练。这就需要把pytorch预训练模型转化为可供c++调用的模型。目前的问题是：训练环境和工程部署环境是不同的。
酉意铭·2020-09-16 19:49

Faster R-cnn :训练自己的数据集 caffe/python/windows 过程记录

成功版本在这：https://blog.csdn.net/weixin_38715903/article/details/81077326一、制作自己的数据集：为了方便直接新建与VOC2007一样名称的文件夹VOC2007文件夹中包含：1.Annotations中包含:.xml文件是由labellmg.exe标定groundtruth后生成的文件：2.ImageSets中包含：--ImageSet
花噜噜酱·2020-09-16 19:11

【代码使用】YOLOv3以及Gaussian YOLOv3模型转caffe的使用指南

目录1.yolov3的darknet使用2.yolov3训练自己的数据集1）普通的训练2）将anchor换成自己数据集匹配的值：3.yolov3的caffe使用1）转成caffe模型2）使用caffe模型
花噜噜酱·2020-09-16 19:10

Caffe学习系列(3)：视觉层（Vision Layers)及参数

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学习系列(2)：数据层及参数本文只讲解视觉层（VisionLayers)的参数
weixin_33850890·2020-09-16 19:34

pytorch模型转caffe

工具介绍最近在尝试了一些pytorch模型转caffe模型的方法，推荐一个特别好用的工具，github上的开源项目https://github.com/xxradon/PytorchToCaffe.git
warrentdrew·2020-09-16 19:57

pytorch转caffe步骤

写在前面来记录一下把用pytorch训练好的模型转成caffe去预测的步骤框架，代码只展现主要部分~步骤保存pytorch参数名和权重。
vvnzhang2095·2020-09-16 19:39

ubuntu使用caffe一些常见坑以及解决方法

1安装caffehttps://blog.csdn.net/yhaolpz/article/details/71375762这个博主写的已经足够详细,一般按照该步骤安装的话一般不会出现安装不成功的情况2
笨笨的小棒棒·2020-09-16 19:21

caffe2 first sight

#include//Caffe2#include#include"caffe2/core/context.h"#include"caffe2/core/operator.h"#include"caffe2
小_小_杨_·2020-09-16 19:44

caffe slice layer 学习

Slicelayer的作用是将bottom按照需要分解成多个tops。(与splitlayer的不一样在于spliit的作用是将bottom复制多份，输出到tops)首先我们先看一下slicelayer在prototxt里面的书写layer{name:"slice"type:"Slice"bottom:"input"top:"output1"top:"output2"top:"output3"to
小_小_杨_·2020-09-16 19:43

caffe-yolo 训练

【更新完这个之后，不再更行yolo的东西，应该也不会再使用yolo框架】一、添加LeakyLayer层leaky_layer.hpptemplateclassLeakyLayer:publicNeuronLayer{public:explicitLeakyLayer(constLayerParameter¶m):NeuronLayer(param){}virtualvoidLayerSet
小_小_杨_·2020-09-16 19:43

【Hi3519A】目标检测移植（二）——caffe2wk文件

1.新建nnie项目2.配置cfg具体如下图所示：3.转换4.结果可能问题marked_prototxt无法自动填充解决：修改yolov3.prototxt，这是因为darknet2caffe项目更新之后输出的
农夫山泉2号·2020-09-16 19:08

caffe下fcn数据集的制作

看过我上篇博客的人，想必已经跑通了作者的fcn数据集，现在就是制作自己的数据集并进行训练。其实不难，首先我们分析一下作者的数据集。根据他的数据集，模仿一个即可。首先我们看作者训练时需要的两个数据集voc和dataset(这里我的voc，我自己改了名字叫做voc2016)：这两个数据集分别有什么用呢？其中dataset存放的是训练时所用的数据，voc2016存放的则是测试所用的数据。1/我们先看训练
supe_king·2020-09-16 19:12

**caffe权值初始化的几种方式**

原文：https://blog.csdn.net/jiang_ming_/article/details/82430531
冰糖葫芦娃Q·2020-09-16 19:59

py-faster-rcnn（caffe）的end2end使用自己的数据进行训练

py-faster-rcnn（caffe）的end2end使用自己的数据从安装，训练到demo.py记录https://www.jianshu.com/p/60f189b095f1
冰糖葫芦娃Q·2020-09-16 19:59

caffe添加新层教程

补充上一次内容，这篇博文写的更加清楚注：caffe重大更新后，每一种层都对应一个同名cpp和hpp文件。描述一下本次要实现层的功能：正向直接copy传播，反向时将梯度放缩指定倍。
冰糖葫芦娃Q·2020-09-16 19:59

在caffe框架中添加添加一个简单的新层

在深度学习网络框架caffe中添加一个简单的新层，用来实现原框架中所没有的功能：输出一句话，以及一个看起来似乎并没有什么实际作用的参数，下面详细展开来说。
sinat_35308776·2020-09-16 19:27

Caffe添加自定义层-自定义loss

Caffe最新版本，添加自定义层1、实现自己的layer，另存相关的LossLayer的hpp和cpp文件为my_loss_layer.hpp，my_loss_layer.cpp，并修改对应的类名和构造函数
Mr_Lei先生·2020-09-16 19:40

模型转换工具合集与 pytorch2caffe

文章目录模型转换工具pytorch2caffe尝试一（失败）尝试二（失败）尝试三（成功）模型转换工具github地址:https://github.com/ysh329/deep-learning-model-convertor
壹贰四六玖·2020-09-16 19:15

pytorch模型转caffe模型之SSD

这不是第一次转模型了，但是还是折腾了两天，然后将转换之中遇到的问题总结以下：1）caffe的prototxt手动构建时一定要仔细，不然容易出错；（我自己在构建时就是拿着代码forward运行一行一行进行的对比记录
猫猫与橙子·2020-09-16 18:56

在微软caffe上实现yolov1的训练和预测（windows cpu）

借鉴http://blog.csdn.net/u012235274/article/details/52120152这篇博客；先来实现yolo的预测过程：新建一个项目yolo,添加yolo.cpp下载地址：链接:http://pan.baidu.com/s/1dFKKBvz密码:5m5i（这里包括detect_layer.hpp,detect_layer.cpp,yolo.cpp,convert_
宋木·2020-09-16 18:20

向caffe中添加自己定义的层（快速教程）

向caffe中添加自己定义的新层需要：1.在caffe-master/src/caffe/proto/caffe.proto文件中添加新层的定义和声明；2.书写新层的定义头文件（.hpp），c++文件（
牛板筋·2020-09-16 18:09

shell基本用法整理

forfilenamein$(ls~/FPN-caffe);doecho"${filename}in~/FPN-caffe"donemyname="RRL"readonlymynameunsetmyname
牛板筋·2020-09-16 18:09

win7+cuda8.0+cudnn5.1+caffe-master(microsoft)+faster-rcnn完整配置手册

type=ISOCaffe-master下载
牛板筋·2020-09-16 18:08

ubuntu14.04+cuda8.0+caffe下使用自己的样本数据训练faster-rcnn

本文为了方便，基于ZF网络进行微调，本文默认已经在ubuntu14.04中配置好gpu版的caffe。一、制作训练样本数据集注意，这里是“数据集（datase
牛板筋·2020-09-16 18:08

Caffe添加自定义的层 详细过程

https://blog.csdn.net/wanggao_1990/article/details/78863669Caffe添加自定义的层
shishi_m037192554·2020-09-16 18:35

【项目--Hi3559A】（caffe-yolov3）yolov3的darknet模型转caffe模型详细教程

1.前言最近在做Hi3559A的相关项目，其中需要使用yolov3模型，然而网上基本找不到现成的caffe-yolov3模型，只能够自行转换。另外网上有一些相关的博客，但是其中存在一些问题，特此记录。
苍山有雪，剑有霜·2020-09-16 18:52

深度学习【16】YAD2K，pytorch-caffe-darknet-convert，转换后概率不一样的问题

darknet转keras时，预测出来的概率偏差较大，主要原因是：1、darknet的resize图片时用到了0.5的填充，具体可以看darknet的resize代码。2、darknet的BN层中epsilon=0.000001，而YAD2K的BN层epsilon默认0.001。只要修改conv_layer=(BatchNormalization(epsilon=0.000001,weights=
DCD_Lin·2020-09-16 18:11

Caffe代码导读（3）：LevelDB例程

Caffe自带例子Cifar10中使用leveldb存储输入数据，为此我们研究一下怎样使用它。
卜居·2020-09-16 18:27

在c++程序中调用caffe训练完毕的模型进行分类

笔者察觉到，在使用caffe训练完毕模型后，如何在程序中调用模型是很多朋友关注的问题，因此，笔者打算通过两篇博客向大家说明如何在程序中使用c++调用caffe训练好的模型，下面开始正文。
jiongnima·2020-09-16 18:19

海思3559移植yolov3

avideointerfaces/article/category/8762084海思3559移植yolov3海思AI芯片(Hi3519A/3559A)方案学习（十）将yolov3的darknet模型转换为caffemodelhttps
ShellCollector·2020-09-16 18:43

caffe增加新的层

首先，对original的caffe配置成功，在此基础上进行添加新层（一）具体步骤如下：1.修改{caffe_dir}/src/caffe/proto/caffe.proto文件，在V1LayerParameter
家在北方·2020-09-16 18:30

Win10下Caffe模型转换成MxNet模型

已经安装好1.从网上下载VGG模型http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/16-layermodel:informationpageintheCaffeZoo
hollyzhiyue·2020-09-16 18:23

caffe.obj : error LNK2001: 无法解析的外部符号 __imp_PyErr_Print

参考：https://blog.csdn.net/u014489596/article/details/421245951>caffe.obj:errorLNK2001:无法解析的外部符号__imp_PyErr_Print1
friendan·2020-09-16 18:02

yolov3模型转换caffes实践之安装caffe

记录一下：yolov3转换caffe-虚拟机安装caffe1.系统环境：ubuntu16.04第一步：下载caffe,可以通过CSDN下载，需要积分，（花钱买时间）第二步：ubuntu环境准备这个地方写了个
flaty·2020-09-16 18:29

【CV】YOLOv4最全复现代码合集（含PyTorch/TF/Keras和Caffe等）

前言2020年4月24日，CVer第一时间推文：大神接棒，YOLOv4来了！2020年6月28日，CVer第一时间推文：YOLOv4-Tiny来了！371FPS！距离YOLOv4正式推出，已经2个多月了。因为YOLO系列官方源码（v1-v4）都是用C语言编写的，代码太"硬核"。很多人习惯用Python搞事情，所以网上出现了各种基于xxx框架的YOLOv4复现版本。现在Amusi将基于不同深度学习框
风度78·2020-09-16 18:28
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