Caffe学习系列第59页

PCL点云库调库学习系列——点云滤波(附完整代码）

1点云滤波PCL中总结了集中需要进行点云滤波处理的情况，分别如下：点云数据密度不规则需要平滑。因为遮挡等问题造成离群点需要去除。大量数据需要进行下采样。噪声数据需要去除。对应的方法如下：按具体给定的规则限制过滤去除点通过常用滤波算法修改点的部分属性对数据进行下采样PCL点云格式分为有序点云和无序点云，针对有序点云提供了双边滤波、高斯滤波、中值滤波等，针对无序点云提供了体素栅格、随机采样等。1.1直

InfinityCoder3·2022-11-21 08:26

Caffe100数据集使用

背景信息Caffe100数据集包含100小类，每小类包含600个图像，其中有500个训练图像和100个测试图像。100类被分组为20个大类。

汀桦坞·2022-11-21 02:36

HI3516D之Caffe2移植

因为Caffe2的编译需要使用开启C++11，所以GCC版本需要大于等于4.8才可以正常进行编译参考文档HI3516D之caffe移植开发环境介绍主机操作系统：Ubuntu14.0464位目标板硬件：海思

sanallen·2022-11-21 02:40

nvcc fatal : Value ‘c++14‘ is not defined for option ‘std‘

openpose编译出错:nvccfatal:Value'c++14'isnotdefinedforoption'std'.但是根本没有搜到相同的问题及答案,这里根据类似错误记录我的解决方案(PS:此方法同样适用于caffe

温温最可爱·2022-11-21 02:38

数字图像处理实验一直方图均衡化与直方图规定化

数字图像处理-直方图均衡化与直方图规定化前言题目描述基本概念学习目标代码实现效果演示总结前言本数字图像处理的学习系列是对课本知识的实现，完成课程相关的实验部分。

weiket·2022-11-21 01:07

我对SegNet的理解

一、概述SegNet是Cambridge提出旨在解决自动驾驶或者智能机器人的图像语义分割深度网络，开放源码，基于caffe框架。

像梦一样自由al·2022-11-21 01:56

caffe模型转ncnn模型

文章目录前言转模型步骤测试bug总结前言最近在使用腾讯的ncnn框架时，使用ubuntu系统把基于caffe框架的alexnet模型转换为了基于ncnn框架的alexnet模型，在此过程学到了很多，

秦失其鹿的博客·2022-11-20 23:52

吴恩达机器学习系列课程笔记——第三章：线性代数回顾(Linear Algebra Review)

3.1矩阵和向量https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=12矩阵的维数即行数×列数矩阵元素（矩阵项）：Aij指第i行，第j列的元素。向量是一种特殊的矩阵，讲义中的向量一般都是列向量，如如下图为1索引向量和0索引向量，左图为1索引向量，右图为0索引向量，一般我们用1索引向量。3.2加法和标量乘法https://www.bilibili.com/vi

Lishier99·2022-11-20 23:43

搭配deep leaning 中物体检测定位的py-faster-rcnn环境

在搭配该环境前,请确保自己已经搭建好cuda与caffe环境,如果没有请参考我之前的博客ubuntu14.04+cuda7.5安装官方步骤版与ubuntu14.04+cuda7.5+caffe+cudnn7.5

一呆飞仙·2022-11-20 23:31

Caffe源码解析(一) —— caffe.proto

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|简书caffe.proto是caffe数据结构定义的主要文件，本文主要是在caffe.proto代码的基础上加上了部分中文注释，其中的内容与

SnailTyan·2022-11-20 22:20

【yolov4-tiny】二、pytorch-＞onnx-＞caffe

一、Pytorch->onnx使用https://github.com/bubbliiiing/yolov4-tiny-pytorch，训练，导出onnximporttorch.onnximportonnxfromonnxsimimportsimplifyyolo=YOLO()model=yolo.netx=torch.randn(1,3,416,416)out_name="yolov4-tiny

加盐8227·2022-11-20 22:36

深度学习系列三——优化篇之参数初始化，数据预处理，逐层归一化(BN+LN+WN+GN)，超参数优化

前言1、参数初始化1.1预训练初始化：1.2固定值初始化：1.3随机初始化：1.3.1基于固定方差的参数初始化1.3.2基于方差缩放的参数初始化1.3.2.1Xavier初始化1.3.2.2He初始化1.3.3正交初始化2、数据预处理2.1归一化处理2.2白化处理3、逐层归一化3.1批量归一化(BatchNormalization，BN)3.2层归一化（LayerNormalization，LN）

珞沫·2022-11-20 21:28

DeepBurning: automatic generation of FPGA-based learning accelerators for the neural network family

automaticgenerationofFPGA-basedlearningacceleratorsfortheneuralnetworkfamilyProceedingsofthe53rdAnnualDesignAutomationConferencecontribution：根据Caffe

xiongyuqing·2022-11-20 21:20

上手机器学习系列-第6篇（上）-LightGBM编码

LightGBM相比于XGBoost，LightGBM官网的文档、Github写得都不敢让人恭维（缺少细节、案例语焉不详）。因此本篇从实际使用角度来介绍用法，就显得更有意义了。安装LightGBM号称的速度快不是没有成本的，它底层依赖了一些并行处理的库文件，因此在安装的时候会遇到各种问题。笔者已经单独写了一篇短文分享，详见本人CSDN博客《Mac环境下安装LightGBM的苦难记》。假设你已经排除

a_step_further·2022-11-20 19:11

AI框架知多少 | AidLux小课堂

AI开发依赖开发环境和框架，AidLux集成了全球10大主流AI框架（TensorFlow、PaddlePaddle、NCNN、TNN、MNN、PyTorch、Caffe、MXNet、MindSpore

AidLux·2022-11-20 17:06

极智AI | 谈谈 caffe 框架

欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多笔记分享大家好，我是极智视界，本文介绍一下谈谈caffe框架。

极智视界·2022-11-20 16:08

极智AI | 谈谈 caffe 的 conv 算子

欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多笔记分享 O_o >_classConvolutionLayer:publicBaseConvolutionLayer{public:explicitConvolutionLayer(constLayerParameter¶m):BaseConvolutionLayer(param){}virtualinlineconstchar*type()

极智视界·2022-11-20 16:38

极智AI | 谈谈 caffe 的 bn 和 scale 算子

欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多笔记分享 O_o >_classBatchNormLayer:publicLayer{public:explicitBatchNormLayer(constLayerParameter¶m):Layer(param){}virtualvoidLayerSetUp(constvector*>&bottom,constvector*>&top);v

极智视界·2022-11-20 16:07

极智AI | 谈谈为什么卷积加速更喜欢 NHWC Layout

我目前接触过的数据排布类型(主要针对卷积)有NCHW(pytorch、caffe)，NHWC(Tensorflow，也是TVMGPU和寒武纪MLUCore上更喜欢的dataLayout)，CHW(TensorRT

极智视界·2022-11-20 16:37

python-机器学习-决策树深度影响分析

python-机器学习-决策树深度影响本文是python-机器学习系列第三篇，对决策数深度影响分析此次的决策树算法是引用我上一篇决策树算法链接：python-机器学习-决策树算法代码如下：#-*-coding

weixin_35830789·2022-11-20 16:35

YOLOv4 caffemodel转om在Atlas服务器上面推理

caffemodel转om在Atlas服务器上面推理本文是接上一篇文章写的《YOLOv4darknet模型转换成caffemodel》把caffemodel转成om模型,然后在Atlas的服务器上面使用

HELLOWORLD2424·2022-11-20 15:16

从零搭建Spring Boot脚手架：整合Redis作为缓存6

还在存储一些短时效的数据场景中发挥着重大作用，比如存储用户Token、短信验证码等等，目前缓存的选型还是比较多的，EHCACHE、HAZELCAST、CAFFEINE、COUCHBASE以及本文要整合的

老飞949·2022-11-20 15:42

目标检测(四)：SSD之Pytorch源码解读

论文给出的SSD源码是用Caffe框架实现的，但自己使用Caffe搭建SSD的环境实在是太复杂了(师弟说他用了半个月的时间都没有弄好，到处都是坑坑坑，最后还是用了搭建好的付费服务器)，且Caffe这个框架着实有点

犬冢紬希·2022-11-20 14:01

向毕业妥协系列之深度学习笔记（一）浅层神经网络

目录一.神经网络杂记二.计算图（反向传播求导的几个实例）1.普通式子反向传播求导2.逻辑回归中的梯度下降3.m个样本的梯度下降三.向量化四.python广播五.激活函数六.随机初始化深度学习系列的文章也可以结合下面的笔记来看

深海鱼肝油ya·2022-11-20 13:35

pytorch torchvision 各种版本（包括ARM架构）,python第三方库的whl下载地址

torchvision对应版本号NVIDIAjetson对应的pytorch下载地址JetsonZoo-eLinux.orghttps://elinux.org/Jetson_Zoo#PyTorch_.28Caffe2.29

starking5208·2022-11-20 11:55

Ubuntu18.04.3 LTS + OpenCV3.4.6 + CUDA10.0 + CUDNN Caffe软件下载

文章目录配置环境安装依赖包安装CUDA10.0安装CUDNN安装OpenCV3.4.6安装caffe测试caffe是否安装成功参考相关软件下载提示：为方便文件下载，文末提供CUDA10.0、CUDNN、

孤狼北望·2022-11-20 11:32

深度学习caffe教程

阅读目录Caffe的优势Caffe的网络定义数据及其导数以blobs的形式在层间流动。

老吴的私房菜·2022-11-20 09:42

Caffe深度学习

Caffe602是一个清晰而高效的深度学习258框架，其作者是博士毕业于UCBerkeley的贾扬清1.7K，目前在Google100工作。

老吴的私房菜·2022-11-20 09:41

caffe 深度学习

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UCBerkeley的贾扬清，目前在Google工作。

嵌入梦想·2022-11-20 09:39

【DeepLearning】【Caffe】基于Caffe官方教程简单介绍caffe和pycaffe接口使用方法

本文基于Caffe官方教程中的手写体数字识别项目记录caffe和pycaffe的使用方法.文章目录1.MNIST和LeNet2.使用caffe命令行接口训练模型2.1准备数据集2.2定义LeNet模型2.3

RadiantJeral·2022-11-20 09:38

深度学习之caffe

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，本文详细介绍了caffe的优势、架构，网络定义、各层定义，Caffe的安装与配置，解读了Caffe实现的图像分类模型AlexNet，并演示了CIFAR-10在caffe

学战到底·2022-11-20 09:08

Caffe 深度学习框架上手教程

blink15年1月Caffe(CNN,deeplearning)介绍Caffe-----------ConvolutionArchitectureForFeatureEmbedding(Extraction

GarfieldEr007·2022-11-20 09:37

Python手撸机器学习系列（六）：决策树（附Python实现西瓜书决策树构建及剪枝代码）

目录决策树一、ID3决策树1.1信息熵1.2信息增益1.3数据集1.3ID3决策树基础代码实现二、C4.5决策树2.1增益率2.2C4.5决策树基础代码实现三、CART决策树3.1基尼指数3.2CART决策树基础代码实现四、决策树剪枝五、连续值决策树、缺失值决策树六、参考文献及联系方式决策树根据划分方法不同可以分为ID3、CART、C4.5三种决策树一、ID3决策树1.1信息熵决策树算法的关键在于

锌a·2022-11-20 08:28

TensorRT & ONNX

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NVIDIA的GPU结合起来，能在几乎所有的框架中进行快速和高效的

是小hu·2022-11-20 08:00

caffe数据文件lmdb训练神器digits

denny的学习专栏徐其华博客园首页新随笔联系管理订阅随笔-145文章-0评论-1085Caffe学习系列(21)：caffe图形化操作工具digits的安装与运行经过前面一系列的学习，我们基本上学会了如何在

hi我是大嘴巴·2022-11-20 06:53

深度学习库 caffe使用源码分析依赖库分析 caffe glog gflags openBlas prototxt yolo_darknet 转 caffe

深度学习库caffe使用源码分析依赖库分析caffegloggflagsopenBlas本文github链接yolo_darknet转caffecaffe安装Caffe代码解析caffe网络模型结构在线可视化

EwenWanW·2022-11-20 06:43

强化学习系列文章(三十一)：更好用的PPO算法

强化学习系列文章(三十一)：更好用的PPO算法之前把自己用的几个版本的调试好的PPO算法放上来与大家讨论，但是很多网友提出了各种运行错误，恕不能一一回复，在此推荐一个更好用、更高效的版本，根据测试，在BipedalWalker-v3

hhy_csdn·2022-11-20 05:50

吴恩达机器学习系列课程笔记

视频资源获取：https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=1有监督学习：给算法包含正确答案的数据集，算法的任务就是根据数据集给出更多的正确答案。回归问题（Regression）：预测一个连续的输出值，预测出连续值属性的类型。在回归问题中，我们试图在连续输出中预测结果，这意味着我们试图将输入变量映射到某个连续函数。分类问题（Classification

chen_nnn·2022-11-20 04:15

深度学习超参数简单理解------ learning rate weight decay和momentum

其实这些参数在caffe.proto中对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。LearningRate学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。

阿拉蕾二·2022-11-20 03:42

MTCNN RetinaFace

confidence_data[i];shouldbe:faceBox.score=1.0f-confidence_data[i];RetinaFace-CppRetinaFace-Cppretinaface_caffeRetinaface-caffescrfdscrfd-opencv

chencao100·2022-11-20 03:35

编译libtorch/pytorch

vs201764位gitclone--recursivehttps://github.com/pytorch/pytorch.gitAnaconda命令行也可以在build_windows.bat里设置setCAFFE2

chencao100·2022-11-20 03:34

学习笔记一：learning rate,weight decay和momentum的理解

其实这些参数在caffe.proto中对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。LearningRate学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。

PADS123·2022-11-20 03:31

局部最优点+鞍点+学习率的调节

深度学习系列第一篇局部最优点+鞍点+学习率的调节文章目录深度学习系列局部最优点和鞍点一样吗？自动调整学习率我们为什么要调整学习率？总结局部最优点和鞍点一样吗？

GDUT 小胖鱼·2022-11-20 02:08

利用python接口进行训练caffe网络

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportsys,oscaffe_root='/home/tyd/caffe/'sys.path.insert(0

qq649185776·2022-11-20 01:18

caffe 利用python绘制loss曲线以及accuracy曲线

废话不多说，保存logcaffe我们要绘制曲线必须先把运行log给保存下来，我们将运行所产生的log重定向到文件：.

chestnut--·2022-11-20 01:16

使用onnx c++部署pytorch神经网络模型全流程

如pytorch模型转换为caffe模型，python模型c++调用等等。

amateur_·2022-11-20 00:18

第2章 PyTorch基础（1/2）

PyTorch是Facebook团队于2017年1月发布的一个深度学习框架，虽然晚于TensorFlow、Keras等框架，但自发布之日起，其关注度就在不断上升，目前在GitHub上的热度已超过Theano、Caffe

wumg3000·2022-11-19 23:37

吴恩达深度神经网络笔记—TensorFlow入门

像TensorFlow、PaddlePaddle、Torch、Caffe、Keras等机器学习框架可以显著加速机器学习的开发。

管二三·2022-11-19 22:47

\caffe2\seriali

在训练adaBins时出现这个问题，上网搜了下说是在高版本上训练好的在低版本下用不了，我的torch版本是1.4.0，所以重新下载了一个torch1.7.0版本，首先是使用condaupdate进行更新，然后发现版本并没有跟着更新，又去pytorch官网复制命令condainstallpytorch1.7.0torchvision0.8.0torchaudio==0.7.0cudatoolkit=

xumengchu129·2022-11-19 22:06

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