Caffe学习系列第44页

第十七周学习周报（20180625-2018060701）

第十七周学习周报一、本周学习情况1、李宏毅老师的机器学习课程学完2、完成了机器学习课程后面的部分作业3、学习了LeNet-5模型4、看了caffe识别手写数字的源码二、学习笔记LeNetLenNet-5

viqsoul·2022-12-31 12:13

机器学习系列 | 梯度下降算法详解

1.梯度下降法的作用梯度下降法用来求函数的极小值，且是一种迭代算法，由于计算机效率高，在机器学习中经常使用。梯度下降法常求凸函数（如机器学习中各种代价函数）的极小值，因为凸函数只有一个极小值，使用梯度下降法求得的极小值就是最小值。与其对应的有梯度上升法，用来求函数的极大值，两种方法原理一样，只是计算的过程中正负号不同而已。凸函数的数学定义：某个向量空间的凸子集（区间）上的实值函数，如果在其定义域上

多选参数-程序锅·2022-12-31 10:08

ubunut14.04配置caffe时出现 error while loading shared libraries: libopencv_core.so.3.2: cannot open share

ubunt14.04在配置caffe时到了makeruntest这一步时，出现了如下的错误errorwhileloadingsharedlibraries:libopencv_core.so.3.2:cannotopensharedobjectfile

lypsunway·2022-12-31 09:33

深度学习系列01——TensorRT模型部署流程

模型部署流程1.模型准备pytorch->(onnx)->trtenginetrtexec--onnx=output.onnx--saveEngine=outfp32.engine--workspace=2048--minShapes=x:1x3x224x224--optShapes=x:1x3x224x224--maxShapes=x:1x3x224x224trtexec--onnx=outpu

Mr_Sosimple·2022-12-31 09:27

使用caffe-tensorflow 转换 caffenet ，vgg16 ，vgg19，resnet50/101/152等模型及下载

github项目地址https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow需要提前安装caffe和pycaffe注意PYTHONPATH是否在环境变量中在modelzoo

哀酱·2022-12-31 08:02

Caffe 实践 - 基于 ResNet101 的 Multi-label 多标签标注的训练与部署

Caffe实践-基于ResNet101的Multi-label多标签标注的训练与部署以前曾尝试过修改CaffeImageDataLayer源码的方式来读取多个labels-ImageMultilabelDataLayer

AIHGF·2022-12-31 08:00

caffe实现基于Resnet的多标签分类

具体实现方法参考了caffe实现多label输入(修改源码版)1。本文意在作为学习笔记，方便日后查阅，并具有实际可操作性，给后面的学习者提供一些指导。

brooklyn_1900·2022-12-31 08:00

【OpenCV】基于ResNet和Caffe模型的图像分类

一、准备文件ResNet-50-deploy.prototxt定义模型结构配置文件ResNet-50-model.caffemodel实际层权重训练模型文件classes.txt标签文件文件资源查看此链接文件下载

粒子白·2022-12-31 08:59

【MindStudio训练营第一期】课程实例：基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类

实现目标该样例主要是基于CaffeResNet-50网络（单输入、单Batch）实现图片分类的功能。

华为账号hw_Zixin 小鱼儿梦想＋·2022-12-31 08:58

深度学习系列31：Dalle生成模型

1.Dalle模型前面介绍过VAVQE模型，它本质上是一个encoder-decoder模型，只是中间加了一个codebook。这样我们就可以把尺寸大大缩小。得到codebook后，图片可以用其进行编码，然后使用自回归模型（比如transformer）来进行序列生成。TamingTransformer就是这样的一个模型。与之相对应的，是早起的PixelCNN、PixelRNN等直接在像素级别进行序

IE06·2022-12-31 07:15

pt/pth模型节点名称不同

问题描述：yolov5转caffe,再ruyi工具量化，再海思相机上推理，之前的流程没有问题，过了一段时间报错了，量化时prototxt文件节点名称报错。

cv-daily·2022-12-31 07:41

音视频学习系列第（三）篇---wav文件的存储和解析

音视频系列什么是wavwav是一种无损的音频文件格式，wav文件有两部分，第一部分是文件头，记录一些重要的参数信息，如音频的采样率，通道数，数据位宽，第二部分是数据部分，数据部分可以是PCM，也可以是其它的编码格式的数据为什么要将音频存储wav格式存储为该格式，音乐播放器可以通过读取wav头，识别出它是音频文件，从而进行播放。因为后缀名是可以任意修改的，不能简单的通过后缀名来判断该文件是否是音频文

weixin_30553837·2022-12-30 20:40

基于opencv,openpose及caffe模型库实现手势识别

目前，在网上大部分实现手势识别的算法，都是基于肤色检测和凸包检测。此算法虽然运算速度较快，但最大的弊端就是对手势背景要求较高（也就是说只要背景有跟皮肤类似的颜色出现，就很难将手势分割出来），抗干扰能力较差，且人体其他部位（如头部）对算法实现的影响也比较大。基于此，本文主要采取openpose中手部20个关键点检测，通过比较各个关键点之间的位置关系，来实现精度较高、抗干扰能力较强的手势识别算法。op

彭艺·2022-12-30 19:17

机器学习算法笔记(1)——逻辑斯蒂回归Logistic处理二分类任务

逻辑斯蒂回归LogisticRegressor处理二分类任务一.逻辑斯蒂回归1.模型2.代价函数（损失函数）3.优化算法二.代码实现1.二维二分类2.多维二分类本系列为观看吴恩达老师的[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程做的课堂笔记

念旧NiceJeo·2022-12-30 16:54

PyTorch 3 - 模型相关方法

文章目录创建模型模型初始化、参数保存/加载模型自动求导梯度函数损失函数mse二分类bce多分类模块的组合ONNX将pytorchmodel转为onnx格式将caffee2导入onnx模型使用onnx将pytorch

伊织code·2022-12-30 14:13

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 | @Get社区

深度学习）学习笔记整理系列[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09作者：Zouxyversion1.02013-04-08声明：1）该DeepLearning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的

weixin_30367169·2022-12-30 01:20

ModuleNotFoundError: No module named 'google' 问题解决方案

最近在编译caffe时，一直被ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'google'这个问题所困扰，编译环境是ubuntu18.04+anconda3+python3.6，尝试了各种方法

倾情一剑·2022-12-29 23:01

Atlas深度学习模型转换及运行

转换方法有两个主流的方法onnx->CaffeModel->om（最主流）onnx->om使用第一种方法看似麻烦，多了一步，但其实这种转换方式的好处有很多可以通过修改prototxt的方式实现对网络结构的修改

小菜鸡也有大佬梦·2022-12-29 23:28

caffe2官方文档Loading_Pretrained_Models中，读取网络参数pb文件时的RuntimeError解决方法

在Loading_Pretrained_Models.ipynb中，导入预训练参数和网络结构的程序段如下：#Readthecontentsoftheinputprotobufsintolocalvariableswithopen(INIT_NET,"rb")asf:init_net=f.read()withopen(PREDICT_NET,"rb")asf:predict_net=f.read()

努_力_学_习·2022-12-29 22:07

机器学习系列【二】感知机算法

@TOC参考博客：https://blog.csdn.net/qq_16137569/article/details/81780195内容说明本篇文章主要介绍感知机算法的基本原理、优化求解方法以及python代码实现。写作目的在于帮助读者理解感知机算法的原理，也使得自己可以牢记感知机算法的相关内容。一、感知机算法的基本原理感知机是二分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，分别

ML啦啦啦·2022-12-29 21:44

【机器学习（九）】大数据集及其梯度下降算法

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P102-P105。大数据集假定你的训练集的大小m为100000000。如果你想训练一个线性回归模型或是一个逻辑回归模型。

趴抖·2022-12-29 21:31

【机器学习（八）】神经网络进阶

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P50-P56。

趴抖·2022-12-29 21:59

动手学深度学习系列笔记02预备知识-02数据预处理pandas

读取数据集注释#@save是一个特殊的标记，该标记下方的函数、类或语句将保存在d2l软件包中，以便以后可以直接调用它们（例如d2l.mkdir_if_not_exist(path)）而无需重新定义将数据集按行写入csv文件中。importosos.makedirs(os.path.join('/home','data'),exist_ok=True)#确保目录存在data_file=os.path

kira_Y·2022-12-29 20:19

Pyside2 学习系列二：PyInstaller打包项目exe （超详细的Pyside2 攻略）

继上一篇文章创建了项目后，本章我们进行项目的打包工作。本项目的所有演示代码：github可在这里下载。打包只用的工具为PyInstaller。打包步骤1准备环境1.1安装`PyInstaller`2.初始化虚拟安装环境2.1创建虚拟环境2.2加载虚拟环境2.3添加依赖库3开始打包3.1进入到我们工程的路径3.2打包尝试3.3解决ui文件报错3.3.1方法一：手动拷贝3.3.2方法二：修改打包命令3

jimboRen·2022-12-29 15:41

高性能缓存Caffeine的基本使用方式

文章目录介绍性能比对使用方式一、Population（缓存类型）1.Cache2.Loading3.Asynchronous(Manual)4.AsynchronouslyLoading二、Eviction（驱除策略）1.Size-based（基于容量）2.Time-based（基于时间）3.Reference-based（基于引用）三、ExplicitRemovals（显示删除）1.直接删除2.

码拉松·2022-12-29 15:06

python如何训练图片_python+caffe训练自己的图片数据流程

1.准备自己的图片数据选用部分的Caltech数据库作为训练和测试样本。Caltech是加州理工学院的图像数据库，包含Caltech101和Caltech256两个数据集。该数据集是由Fei-FeiLi,MarcoAndreetto,Marc'AurelioRanzato在2003年9月收集而成的。Caltech101包含101种类别的物体，每种类别大约40到800个图像，大部分的类别有大约50个

weixin_39862669·2022-12-29 14:10

移动端推理框架总结Android NNAPI, TFLite GPU, Hexagon NN, Samsung Eden and MediaTek Neuron delegates

1.AndroidNNAPI：一个基于安卓系统的可在移动设备上运行与机器学习相关的计算密集型操作的C语言API，NNAPI降为更高层次的构建和训练神经网络的机器学习框架（TensorflowLite，Caffe2

善plusplus·2022-12-29 13:33

深度学习系列 Part (1)

传统机器学习的回顾近年来，深度学习的概念十分火热，人工智能也由于这一技术的兴起，在近几年吸引了越来越多的关注。我们这里，将结合一些基本的用例，简要的介绍一下这一新的技术。我们首先需要明确人工智能、机器学习以及深度学习三者之间的关系。如NVIDIA官网所述，人工智能是一个非常大的概念，而机器学习只是人工智能的一种实现方法。深度学习是同样也是一种实现机器学习的方法，是在机器学习的基础上建立起来的。这体

weixin_30377461·2022-12-29 12:11

TensorRT 入门(7) INT8 量化

文章目录0.前言1.sampleINT81.1实例简介1.2扩展阅读2.sampleINT8API2.1实例简介2.2扩展阅读3.PythonCaffeMNISTINT80.前言TensorRT提供了FP16

清欢守护者·2022-12-29 11:23

TensorRT 入门(2) 官方样例 sampleMNISTAPI

sampleMNIST通过导入一个caffe模型并将caffe模型转换为tensorrt的形式。sampleMNIST

清欢守护者·2022-12-29 11:52

TensorRT 入门(3) 官方样例 sampleOnnxMNIST

sampleMNIST通过导入一个caffe模型并将caffe模型转换为tensorrt的形式。sampleMNISTAPI通过TensorRT的C++接

清欢守护者·2022-12-29 11:52

TensorRT入门介绍

它专注于推理任务，与常用的神经网络学习框架形成互补，包括TensorFlow、Caffe、PyTorch、MXNet等。可以直接载入这些框架的已训练模型文件，也提供了API接口通过编程自行构建模型。

Ango_Cango·2022-12-29 11:51

NXP iMX8基于eIQ框架测试Machine Learning

为此，NXP也发布了eIQfori.MX软件工具包，用于在NXP的i.MX系列嵌入式处理器上面来支持目前比较常见的各种机器学习推理引擎，比如TensorFlow、Caffe等，具体的支持情况可以参考下图

toradexsh·2022-12-29 07:27

人群密度估计--CrowdNet: A Deep Convolutional Network for Dense Crowd Counting

ADeepConvolutionalNetworkforDenseCrowdCountingpublishedintheproceedingsofACMConferenceonMultimedia(ACMMM)-2016http://val.serc.iisc.ernet.in/CrowdNet/Caffe

O天涯海阁O·2022-12-29 03:05

深度学习中正则化的理解

本文大纲主线为吴恩达教授的深度学习系列课程，加上在各论坛阅读的博文与自我理解。第一次发文不懂规矩，参考文献在文末，如果有侵权或者不妥之处，希望大佬们批评，我一定改正。问

张伯亮·2022-12-29 02:35

深度学习-归一化算法

为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别References二、层归一化1.层归一化详解2.提出背景3.概念及算法4.算法作用5.应用场景前言本深度学习系列是根据

weiket·2022-12-28 22:38

【CANN训练营第三季】【昇腾AI入门课】【模型转换】基于Caffe ResNet-101网络实现图片分类（仅推理）

样例地址：https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level2_simple_inference/1_classification/resnet50_imagenet_classificationResNet101模型地址：https://www.hiascend.com/zh/software/modelzoo/models/

JessicaFang1·2022-12-28 19:35

计算机网络（四）—— 网络层（4、5）：IP数据报的发送和转发过程、静态路由配置及其可能产生的路由环路问题

计算机网络系列内容的学习目录→\rightarrow→谢希仁计算机网络学习系列内容汇总。

大彤小忆·2022-12-28 15:11

mmdnn模型转换到caffe，卷积层convolution_param中添加engine: CAFFE

mmdnn模型转换到caffe，卷积层convolution_param中添加engine:CAFFE在mmdnn->conversion->caffe的caffe——emitter.py中修改

qq_24190605·2022-12-28 13:28

【机器学习（四）】分类问题与logistic回归模型

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P32-P36、P38。情景引入在前面几篇文章中，我们提到了判断邮件是否为垃圾邮件的例子，以及良性与恶性肿瘤的例子。

趴抖·2022-12-28 12:07

【机器学习（六）】过拟合问题及正则化

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P39-P42。过拟合问题下面是一个用线性回归来预测房价的例子：第一种拟合没有很好地拟合训练集，称其为欠拟合。

趴抖·2022-12-28 12:07

神经网络与深度学习系列 -反向传播算法

矩阵的在神经网络中的应用本系列的上一节介绍了梯度下降算法，本节将介绍反向传播算法。利用矩阵在神经网络中，可以大大简化公式的复杂性，同时矩阵运算在反向传播中使用起来极为方便。上图给出了神经网络中对权重的标注方式，wjklw_{jk}^lwjkl表示从(l−i)th{(l-i)}^{th}(l−i)th层的第kthk^{th}kth个神经元到lth{l}^{th}lth层的第jthj^{th}jth个

Mr2021·2022-12-28 12:07

【机器学习（五）】高级优化

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P37。回顾梯度下降算法我们有一个代价函数J，而我们想要使它最小化。

趴抖·2022-12-28 12:35

【机器学习（七）】神经网络入门及多元分类

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P43-P49。神经网络的起源人们想尝试设计出模仿大脑的算法。它的理念就是，如果我们想要建立学习系统，我们可以选择去模仿大脑。