Caffe学习

Caffe学习系列——工具篇：计算数据集的图像均值

本系列文章介绍深度学习框架Caffe及其实践，本文主要介绍Caffe的实用工具——compute_image_mean计算图像均值.1.图像预处理——零均值化数据预处理在深度学习中非常重要，数据预处理中，标准的第一步是数据归一化。特征归一化常用的方法包含如下几种：简单缩放逐样本均值消减(也称为移除直流分量)特征标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差)特征标准化指的是（独立地）使得数据的每
Solomon1588·2023-12-23 03:41

Caffe学习 （五）：SSD源码解读ssd_pascal.py

参考博客：https://blog.csdn.net/xunan003/article/details/79089280from__future__importprint_functionimportcaffefromcaffe.model_libsimport*fromgoogle.protobufimporttext_formatimportmathimportosimportshutilim
QZX-light·2023-11-26 05:55

caffe学习（1）------windows下基于GPU配置

最近准备用caffe做图片的分类，可配置caffe就让我折腾了大半个月，一直配置不成功，最后还是参考官网的tutorial才配置成功，于是决定把配置的过程写下来，如果后面有朋友配置caffe遇到什么问题，还可以参考参考。首先贴出官方的配置caffe的工程：https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows，注意，这可是基于Windows系统的，因为我的电脑是win
lishanlu136·2023-09-23 12:32

caffemodel特征可视化_Caffe学习笔记4图像特征进行可视化

Caffe学习笔记4图像特征进行可视化本文为原创作品，未经本人同意，禁止转载，禁止用于商业用途！
weixin_39824801·2023-08-09 16:32

Caffe学习：build/tools/convert_imageset

caffe/build/tools/convert_imageset用于将image图片转化为lmdb（leveldb）格式编写命令，实现图片格式转化：#!bin/sh#工具目录TOOLS_ROOT=caffe/build/tools#train_datas存放训练图片#label_train.txt保存图片标签#shuffle参数用于打乱图片读取顺序#train_db文件夹（不可手动新建）存放转
jiarenyf·2023-03-22 15:04

Caffe学习之——caffe.cpp源码解析

本文主要解析caffe源码中/tools/caffe.cpp文件，此文件是caffe程序的入口main函数，包含了命令行参数代码实现，如tain,test，time等。caffe结构请参考：https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/80585888caffe命令行参数请参考：https://blog.csdn.net/c20081052/art
ciky奇·2023-03-14 22:26

caffe学习(1):多平台下安装配置caffe

如何在centos7.3上安装caffe深度学习工具有好多朋友在安装caffe时遇到不少问题。(看文章的朋友希望关心一下我的创业项目趣智思成)今天测试并整理一下安装过程。我是在阿里云上测试，选择centos7.3镜像。先安装epel源1yuminstallepel-release安装基本编译环境12yuminstallprotobuf-develleveldb-develsnappy-develo
weixin_34238642·2023-03-10 11:06

Caffe学习笔记1-安装以及代码结构

Caffe学习笔记1-安装以及代码结构ByYuFeiGan2014-12-09更新日期:2014-12-09安装按照官网教程安装，我在OSX10.9和Ubuntu14.04上面都安装成功了。
baobei0112·2023-02-01 17:35

caffe学习笔记--写一个运行caffe.cpp的makefile

之前因为有caffe的项目要放到服务器上面,但是其实不需要在服务器上面重新安装caffe，所以写了个makefile.这里改写了个简单的，比较容易读的，只运行caffe.cpp，如果由其他的，可以按照makefile的规则添加就好。首先，还是要说一下关于caffe的依赖，参考之前的两篇博客：http://blog.csdn.net/thystar/article/details/51179064和
thystar·2023-01-13 16:04

caffe学习笔记10.1--Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition(new)

在之前的文章里，写过一个关于微调的博客，但是今天上去发现这部分已经更新了http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynb，因此补一篇最新的，关于微调，前面的文章由讲，参考http://blog.csdn.net/thystar/article/details/5067553
thystar·2023-01-04 15:09

caffe学习笔记（11）：多任务学习之HDF5Data类型数据集生成

最近开始研究多任务学习（multi-tasklearning，MTL），先分享给大家：本文主要讲述数据集的建立，HDF5Data类型用于处理多标签数据，在网络中定义为：layer{name:"data"type:"HDF5Data"top:"data"top:"label"include{phase:TRAIN}hdf5_data_param{source:"list_train.txt"batc
guyunee·2022-12-24 20:04

Caffe学习：Forward and Backward

原文forwardandbackwardpasses（前向迭代和反向迭代）是Net最基本的成分。下面以简单的logisticregressionclassifier（逻辑回归分类器）为例。ForwardPass（前向迭代）利用给定的输入，根据模型设定的函数，计算出输出。Thispassgoesfrombottomtotop（数据流向从bottom到top）。数据x通过一个innerproductl
jiarenyf·2022-12-23 09:36

Ubuntu14.04下配置Caffe+OpenCV2.4.10+CUDA7.5+cuDNN5.1.10

1.CUDA配置与Tensorflow，Keras等深度学习框架一样的配置方法，一次配置可以重用，其他基础软件和依赖项亦可参考：Caffe学习笔记2--Ubuntu14.0464bit安装Caffe（GPU
cuihaolong·2022-12-10 15:55

Caffe学习笔记（一）: 训练和测试自己的数据集

1数据准备首先在caffe根目录下建立一个文件夹myfile，用于存放数据文件和后面的caffe模型相关文件。然后在myfile文件夹下建立build_lmdb和datatest两个文件夹，其中build_lmdb文件夹用于存放生成的lmdb文件，datatest文件夹存放图片数据。在datatest下主要有2个文件夹和2个.sh文件和2个.txt文件，其中train文件夹中存放待训练的图片，va
__Sunshine__·2022-11-30 08:47

Caffe学习（三）Caffe模型的结构

一总体结构在caffe中，解决一个问题首先应该定义一个slover，反应到mnist例程中也就是lenet_solver.prototxt。该slover主要包括两部分，（1）为网络模型model，（2）为该模型参数的具体optimization方法及参数。model主要由各种layer组成，主要包括数据相关的DataLayer，图像滤波变换相关的VisionLayer，非线性激活函数Activa
遍地流金·2022-11-26 10:35

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

Caffe学习总结（一）——初识caffe

深度学习在当前情况下可以用一个字来形容“火”，目前项目中使用到了常用的机器学习算法，在使用过程中发现图像的特征提取成为识别的瓶颈，无意中了解到caffe，可以很好的解决特征提取的问题。于是想尝试一下caffe的威力。初识caffe，就习惯性了想了解下作者，发现设计作者是贾杨清，终于发现一个牛逼的框架是我们中国人做的啦！于是很兴奋，很想深入的进行学习，希望能在工作中使用起来。1、caffe的由来到一
不系之舟913·2022-08-14 07:52

深度学习之----caffe

目录下会生成一个build目录，在build目录下有个tools，这个里面有个可执行文件caffe，如下图所示：有了这个可执行文件我们就可以进行模型的训练，只需要学会调用这个可执行文件就可以了，这便是最简单的caffe
Steven_ycs·2022-04-06 07:57

caffe学习系列二：源码深入解析-单步跟踪调试指南

为了更好的学习caffe，我们利用上节安装好的环境，进行单步调试，以窥caffe全貌。准备工作：要在vs2013中单步跟踪调试caffe，需要配置caffe工程，打开【属性】-【调试】-【命令行参数】中加入输入参数。如下配置：image.png先贴一张caffe的整体处理流程：image.png一、函数入口众所周知，caffe由c++写的，而c++的入口函数为main，我们在caffe.cpp文件
singularpt·2022-02-13 23:25

Ubuntu 14.04下编译OpenPose

https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose，下面为在ubuntu14.04版本上编译的过程下载源码由于openpose依赖于第三方的caffe
crazyhank·2022-02-08 18:33

Caffe学习笔记6：过程小结

之前写的学习笔记1用两种方法进行预测，今天发现有点不对。下面进行分析总结：先来看看Classifier的源代码#!/usr/bin/envpython"""ClassifierisanimageclassifierspecializationofNet."""importnumpyasnpimportcaffeclassClassifier(caffe.Net):"""Classifierexte
Zz鱼丸·2021-06-21 06:22

Caffe Cifar10模型测试及可视化

本文主体来自[Caffe学习系列(17)：模型各层数据和参数可视化]，加了一点自己的注释(http://www.cnblogs.com/denny402/p/5105911.html)先用caffe对cifar10
不会积·2021-06-14 07:23

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

Caffe学习之一：Caffe的配置和编译

最近，在学习deeplearning，使用的工具就是caffe，比较容易上手，不啰嗦了，先说环境的配置和编译。系统的平台为win10+matlab2014b+vs2013.在开始之前，要安装cuda的驱动，我使用的cuda7.5这个版本（为了和caffe里面使用的版本同步）。首先，在https://github.com/happynear/caffe-windows下载caffe和以及此页面上提供
sherry_gp·2020-09-16 16:21

【深度学习框架Caffe学习与应用】第四课 Caffe可视化工具

1.首先准备pycaffe环境输入一下命令：2.网络可视化的工具2.1在caffe中，有一个专门用于画网络结构图的py文件：caffe/tools/draw_net.py2.2也可以通过在线可视化工具，网址如下：http://ethereon.github.io/netscope/#/editor2.caffemodel的可视化，需要先把代码看明白，这里不写了3.特征图的可视化4.loss和acc
soldier123333·2020-09-15 12:01

【深度学习框架Caffe学习与应用】 第十一课

1.车辆检测实践：使用Caffe训练的深度学习模型做目标检测——以车辆检测为例有关文件都放在以下文件夹中：对vehicle_detetc.cpp进行编译：编译之前，需要修改一下代码中的文件路径：我刚开始先编译之后，才修改的源文件，所以运行的时候，出现下面错误：只要修改完路径之后，重新编译就好结果如下图所示：效果不好，有误检
soldier123333·2020-09-15 12:01

【深度学习框架Caffe学习与应用】第五课 自定义神经层和数据输入层

一、自定义神经层1.创建新定义的头文件，目录在caffe/include/caffe/layers/my_neuron_layer.hpp我复制了conv_layer.hpp文件，然后在该文件的内容上进行更改如果只是需要CPU方法，可以注释掉forward_gpu和backward_gpu修改对照内容如下（左侧是conv_layer.hpp，右侧是my_neuron_layer.hpp)：2.创建
soldier123333·2020-09-15 12:01

【深度学习框架Caffe学习与应用】第三课 使用训练好的模型

1.均值文件将所有训练样本的均值保存为文件。首先将计算均值文件的caffe工具compute_image_mean放到当前目录：caffe/test/mnist/下面，之后运行如下命令：这样，我们的均值文件就生成了2.改写deploy文件（以mnist为例）（略过）3.使用修改后的mnist的deploy文件，输入一张图片，输出分类结果首先我们写了一个test_mnist.cpp文件，先进行编译，
soldier123333·2020-09-15 12:00

Caffe学习笔记11:Ubuntu 16.04 中 caffe 编译出现的错误——fatal error: hdf5.h: 没有那个文件或目录

step1:cd/usr/lib/x86_64-linux-gnusudoln-slibhdf5_serial.so.8.0.2libhdf5.sosudoln-slibhdf5_serial_hl.so.8.0.2libhdf5_hl.sostep2：changeMakefile.config//打开Makefile.config将下面的INCLUDE_DIRS:=$(PYTHON_INCLUD
weixin_41774576·2020-09-14 16:37

caffe学习-代码阅读DataLayer

以下摘录自《深度学习轻松学》冯超为了能够尽可能地提高训练速度，DataLayer采用了异步准备数据的形式，数据读人的工作和模型训练的工作在各自的线程中进行，相互独立并不依赖。当模型需要数据时，只需要将数据复制到指定的内存中即可。从lmdb数据库中，Cusror逐一获取数据，然后构成batch，经过transform变换后，是实际训练用的data.最上面的虚线框是DataReader类，负责从DB中
华山汉灵·2020-09-14 03:31

caffe学习日记--lesson6: 常用的caffemodel下载链接

caffe学习日记--lesson6：caffemodelcaffe的伯克利主页：http://caffe.berkeleyvision.org/caffe的github主页：https://github.com
鲁点点的读书笔记·2020-09-13 16:55

Caffe学习笔记(1)--在spyder中 import caffe

在配置好caffe环境之后无法在anaconda的spyder中直接导入caffe的库，需现先将caffe的路径导入进去。操作如下:importsyscaffe_home='/home/kelly/DL/caffe-master/'sys.path.insert(0,caffe_home+'python')importcaffe
spcq4·2020-09-13 12:13

Caffe学习笔记(2)--spyder 下绘制网络结构

直接使用Caffe中的python脚本绘制网络结构的方法请参照链接：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5106764.html。因为本人在学习caffe的时候希望在anaconda的环境下区编辑，所以这里介绍如何在spyder中编写python程序来绘制网络结构图。程序如下：#将caffe包含到路径中importsyscaffe_home='/home/kelly
spcq4·2020-09-13 12:13

深度学习框架之------caffe初级使用

目录下会生成一个build目录，在build目录下有个tools，这个里面有个可执行文件caffe，如下图所示：有了这个可执行文件我们就可以进行模型的训练，只需要学会调用这个可执行文件就可以了，这便是最简单的caffe
何∑·2020-09-13 05:37

Caffe学习笔记（2）优化算法的选择

优化算法的选择参考：1、http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52989301caffe中的优化算法有以下六中可选项，他们分别是SGDAdaDeltaAdaGradAdamNesterovRMSProp1、SGDSGD全名stochasticgradientdescent，即随机梯度下降。不过这里的SGD其实跟MBGD(minibatchg
AshBringer555·2020-09-13 04:13

Caffe学习：pycaffe接口配置

1、pycaffe介绍：参考链接：InterfacesCaffe提供了python的接口（pycaffe），详见caffe/python文件夹。在python代码中importcaffe，可以loadmodels（导入模型），forwardandbackward（前向、反向迭代），handleIO（数据输入输出），visualizenetworks（net可视化），instrumentmodels
jiarenyf·2020-09-10 18:18

Caffe学习：Layers

目录：VisionLayersConvolutionPoolingLocalResponseNormalizationLRNim2colLossLayersSoftmaxSum-of-SquaresEuclideanHingeMarginSigmoidCross-EntropyInfogainAccuracyandTop-kActivationNeuronLayersReLURectified-L
jiarenyf·2020-09-10 18:18

Caffe学习：使用pycaffe读取caffemodel参数

#!/usr/bin/envpython#引入“咖啡”importcaffeimportnumpyasnp#使输出的参数完全显示#若没有这一句，因为参数太多，中间会以省略号“……”的形式代替np.set_printoptions(threshold='nan')#deploy文件MODEL_FILE='caffe_deploy.prototxt'#预先训练好的caffe模型PRETRAIN_FIL
jiarenyf·2020-09-10 18:18

Caffe学习笔记

目录：安装与配置Tutorial学习PyCaffe学习buildtools学习其他安装与配置Ubuntu14.04安装Caffe（仅CPU）Ubuntu14.04安装CudaUbuntu14.04安装Caffe
jiarenyf·2020-09-10 18:17

caffe学习第1天-windows caffe 编译、matlab环境配置

1、windowscaffe编译1）下载windowscaffe源码https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows，建立D:\caffe文件夹，将1）中下载的windowscaffe源码解压至D:\caffe中，即D:\caffe\caffe-master中为windowscaffe源码2）下载cuda7.5本地安装版本安装包https://developer
wcl8686·2020-08-26 14:40

Caffe学习笔记（一）

导言今天重新编译了OpenPose的Caffe修改版，准备用于网络的训练，在正式训练网络之前，想先通过实例的学习来对网络训练有大致的认识转化数据为LMDB格式CaffeforPython输入的预处理一、为何需要对输入减去均值？https://blog.csdn.net/GoodShot/article/details/80373372https://blog.csdn.net/dcxhun3/ar
LaLa_2539·2020-08-25 15:18

Caffe学习笔记1：linux下建立自己的数据库训练和测试caffe中已有网络

本文是基于薛开宇《学习笔记3：基于自己的数据训练和测试“caffeNet”》基础上，从头到尾把实验跑了一遍~对该文中不清楚的地方做了更正和说明。主要工作如下：1、下载图片建立数据库2、将图片转化为256*256的lmdb格式3、计算图像均值4、定义网络修改部分参数1、下载图片建立数据库在caffe-master/data下新建一个属于自己的数据库命名为babyjia，并在该文件夹下创建train和
葭宝·2020-08-25 03:00

【caffe学习】caffe第二个比较典型的识别例子CIFAR_10的运行详解

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载文件说明：１===这是caffe的第二个比较典型的例子Cifar102===详细分析了Cifar10的数据集和模型结构3===给出了Cifar10的运行步骤运行环境：Ubantu14.04+caffe+python可视化接口时间地点：陕西师范大学-------2017.1.16参考资料：http://blog.csdn.net/maweifei/a
M李丽·2020-08-24 15:40

Caffe学习系列(6)：Blob,Layer and Net以及对应配置文件的编写

深度网络(net)是一个组合模型，它由许多相互连接的层（layers)组合而成。Caffe就是组建深度网络的这样一种工具，它按照一定的策略，一层一层的搭建出自己的模型。它将所有的信息数据定义为blobs，从而进行便利的操作和通讯。Blob是caffe框架中一种标准的数组，一种统一的内存接口，它详细描述了信息是如何存储的，以及如何在层之间通讯的。1、blobBlobs封装了运行时的数据信息，提供了C
weixin_33982670·2020-08-24 03:42

Caffe学习笔记（四）——Windows 下caffe配置相关问题说明

详细的安装配置过程见以前博客：Caffe学习笔记（一）——Windows下caffe安装与配置1.CUDA的安装问题CUDA的安装过程可以参考CUDA7.5安装及配置(WIN764英伟达G卡VS2012
缄默hong·2020-08-24 00:08

Caffe学习（9）——计算图片数据的均值

在训练和测试之前，先对图片数据做去均值操作，会提高速度和精度。将所有训练样本的平均值保存在一个均值文件中，在之后测试时，可直接使用此均值文件，不需要对测试图片重新计算均值。均值计算有两种格式：二级制格式和python格式1、二进制格式均值计算caffe中使用的均值数据格式是binaryproto，caffe根目录下的tools文件夹里面存放着一个compute_image_mean.cpp，用于均
Daisy_HJL·2020-08-22 13:48

Caffe学习（八）：Windows下编译及调试Debug版Caffe

Caffe版本：https://github.com/Microsoft/caffe前期Caffe安装及Release版编译步骤参考：https://blog.csdn.net/AManFromEarth/article/details/80212554https://blog.csdn.net/zh8706/article/details/945534211.检查工程所缺依赖文件下面要在VS20
夜风里唱·2020-08-22 09:35

Caffe学习系列（十）：腾讯ncnn框架

Caffe学习系列（十）：腾讯ncnn框架《手把手AI项目》七、MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架在PC端的使用(目标检测objectiondetection)1.ncnn安装安装依赖sudoapt-getinstall-ygfortransudoapt-getinstall-ylibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibopencv-d
la_fe_·2020-08-21 04:03

Caffe学习笔记（1）：简单的数据可视化

caffe的底层是c++写的，如果要进行数据可视化，需要借助其它的库或者是接口，如opencv,python或者是matlab，python的环境需要自行配置，因为我使用的都是网管同志已经配置好的深度学习服务器，所以不用管底层的一些配置问题，如果需要自行配置自己的机器，请参照：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5088399.html当前目录为caffe的根目录，
Zongxian_Lee·2020-08-20 07:42

使用python调用训练好的模型来分类（Ubuntu）

我在上一篇博客中(caffe学习(五):cifar-10数据集训练及测试(Ubuntu)),最后测试训练好的模型时是修改caffe自带的classify.py来进行测试的,如
wyz52126·2020-08-19 05:27
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