CAFFE

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

深度学习之pytorch转caffe转ncnn模型转换（三）

搭建caffe平台：先在Linux系统下搭建caffe环境，安装依赖包：sudoapt-getinstalllibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibopencv-devlibhdf5
chenjia1955·2020-09-16 18:45

caffe中添加新层的步骤

caffe中添加新层的步骤1、增加caffe/include/caffe/layers/.hpp文件2、增加caffe/src/caffe/layers/.cpp文件，若要用GPU，还要写.cu文件3、
blankai·2020-09-16 18:35

ubuntu下caffe训练自己的数据

0caffe编译makeall-j16&&maketest-j16&&makeruntest-j16&&makepycaffe-j161环境系统：ubuntu16.04环境：caffe已编译安装数据：图片已备好
San_Junipero·2020-09-16 18:50

海思AI芯片（35xx）:验证daknet转caffe的yolov3模型是否正常（yolo层的实现）

相应的代码以及环境后续呈上1.下载2.修改CMakefile.txt文件主要是修改caffe安装路径。画框的位置需要修改，此处为我的caffe路径，根据自己的路径进行修改。
荪荪·2020-09-16 18:49

Windows+RTX2080+Caffe+Yolo配置

Windows+RTX2080+Caffe+Yolo配置机器配置及软件需求开始安装测试cudnn显卡从原来的GTX1080，更新为RTX2080，在Caffe-Yolo的时候不能正常运行，花了一段时间来理清整个流程的配置
OPTHREE·2020-09-16 18:12

四、基于海思芯片：从算法到移植 生成海思wk文件并进行成果展示

一、基于海思芯片：从算法到移植darknet框架下训练yolov3二、基于海思芯片：从算法到移植darknet框架下yolov3转为caffe框架下三、基于海思芯片：从算法到移植caffe-yolov3
Bonjour_ca_va·2020-09-16 17:31

caffe model to darknet model

代码：https://github.com/marvis/pytorch-caffe-darknet-convert运行时下载OneDrieve上的网络模型需要。
zhuiqiuk·2020-09-16 17:47

关于YOLOv3转为caffemodel中一点问题

首先，我参考https://blog.csdn.net/Chen_yingpeng/article/details/80692018提供的yolov3_darknet2caffe.py脚本实现了darknet-yolov3
xunan003·2020-09-16 17:42

darknet-yolov3转caffemodel

下载https://github.com/ChenYingpeng/caffe-yolov31.修改CMakeLists.txt主要修改交叉编译器为x86_64编译，修改自己的caffe路径（其中caffe.proto
xunan003·2020-09-16 17:42

DarkNet yoloV2 转到caffe使用

本人需要将yoloV2在caffe框架下测试。所以不可避免的需要将DarkNet提供的cfg和weights转换到caffe可以用的数据格式。网上有一些教程，主要针对yoloV1。
大白豆13·2020-09-16 17:27

【代码使用】ghost-yolo--darknet转caffe记录

之前读了一下ghostnet的文章，然后搭建了一下ghost-yolo-2layer的结构，这里主要是记录一下ghost-yolo转caffe的流程~论文笔记：https://blog.csdn.net
花噜噜酱·2020-09-16 17:25

pytorch模型转caffe模型

Pytorch模型转换Caffe模型踩坑指南，代码使用的是Github上的工程，地址：https://github.com/longcw/pytorch2caffe操作环境：ubuntu=14.04miniconda3caffepytorch
波波是宽宽·2020-09-16 17:24

caffe 版本 yolo 过程记录

【注】后续再写可训练版本的yolocaffe版【caffe训练版本已经更新caffe-yolo训练】YOLO框的获取x=image.cols*(result[idx++]+j)/7;//i表示gride
小_小_杨_·2020-09-16 17:37

【Hi3519A】目标检测移植（一）——检验darknet2caffe的模型

参考自:https://blog.csdn.net/Bonjour_ca_va/article/details/1040925081.编译caffe-yolov3这是用caffe重写的yolov3demo
农夫山泉2号·2020-09-16 17:36

caffe添加自己新层

caffe增加Layer的步骤如下：1.在./src/caffe/proto/caffe.proto增加对应的LayerParametermessage，注意ID不能重复。2.在.
冰糖葫芦娃Q·2020-09-16 17:32

Darknet2Caffe 大概步骤

文章目录1训练模型2转换模型2.1安装Caffe2.2拓展upsample层2.3转换模型注：第四、五、六节文章只是极端理想的情况（模型移植精度损失不大，后处理代码也无需过多修改），可以作为熟悉大致流程的例子看看
壹贰四六玖·2020-09-16 17:49

ubuntu14.04中caffe下使用自己的数据集训练FCN

最近应项目需要训练一个FCN网络,原始FCN网络的类别数为21种,而我使用的数据集类别数为2(其中包含了背景),在网上看了一些关于FCN训练的帖子感觉还是没有一个系统清晰的指南,所以将自己的实现过程写下来分享给大家.首先给出FCN源码下载地址:https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org关于finetune的过程,主要有以下几个步骤:1.整
牛板筋·2020-09-16 17:33

海思AI芯片(Hi3519A/3559A)方案学习（二十七）python3引起darknet模型转换caffe失败的原因分析

问题描述在海思学习系列中，我们已经写了一篇文章来介绍如何将darknet模型转换成caffemodel（https://blog.csdn.net/avideointerfaces/article/details
ltshan139·2020-09-16 17:32

YOLO2从darknet到caffe转换的开源项目

gklz1982/caffe-yolov2这个好像有完整的实现，包括reorg层的实现，提供了把darknet模型转换成caffe模型的脚本hustzxd/z1这个也有完整的实现，并且提供了工具转换marvis
东方赤龙曲和政·2020-09-16 17:42

海思AI芯片（35xx）:yolov3的darknet模型转caffemodel模型

根据自己数据计算出来的anchor的值解决办法：加sudo权限：sudopython问题：ImportError:dynamicmoduledoesnotdefineinitfunction(init_caffe
荪荪·2020-09-16 17:29

三、基于海思芯片：从算法到移植 caffe-yolov3测试训练效果

一、基于海思芯片：从算法到移植darknet框架下训练yolov3二、基于海思芯片：从算法到移植darknet框架下yolov3转为caffe框架下三、基于海思芯片：从算法到移植caffe-yolov3
Bonjour_ca_va·2020-09-16 17:18

二、基于海思芯片：从算法到移植 darknet框架下yolov3转为caffe框架下

一、基于海思芯片：从算法到移植darknet框架下训练yolov3二、基于海思芯片：从算法到移植darknet框架下yolov3转为caffe框架下三、基于海思芯片：从算法到移植caffe-yolov3
Bonjour_ca_va·2020-09-16 17:17
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