Caffe深度学习框架

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

NXP和STM32 深度学习框架支持对比

来源IMX_LINUX_USERS_GUIDENXPeIQMachineLearningTheNXP®eIQTMfori.MXtoolkitprovidesasetoflibrariesanddevelopmenttoolsformachinelearningapplicationstargetingNXPmicrocontrollersandapplicationprocessors.Theto
liang890319·2022-12-29 07:26

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

tensorflow2.0对应python版本_TensorFlow2.1.0最新版本安装详细教程

TensorFlow是一款优秀的深度学习框架，支持多种常见的操作系统，例如Windows10，MacOs等等，同时也支持运行在NVIDIA显卡上的GPU版本以及仅使用CPU进行运算的CPU版本。
weixin_39732534·2022-12-29 00:41

深度学习框架

一.TensorFlow1.TensorFlow简介TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflowprogramming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machinelearning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部
无意识碎片(･ิϖ･ิ)っ·2022-12-28 23:19

基于深度学习的风格迁移

计算机视觉爱好者，有自己的算力（8块2080Ti），熟练运用pytorch深度学习框架，擅长图像分类、目标检测、图像分割应用。有需要的小伙伴可以加我微信tiankongdecheng1
双人-工作室·2022-12-28 23:15

【window环境】Python安装与深度学习环境（tensorflow）配置保姆教程

文章目录前言一、安装Python（Miniconda）1.1安装1.2检查二、安装Pycharm及环境搭建2.1安装2.2环境搭建三、深度学习框架TensorFlow安装3.1安装TensorFlow-GPU3.1.1
小黄历险记·2022-12-28 23:13

基于Tensorflow深度学习框架下的图像增强(一)

深度学习最依赖的就是数据量了，同样的一张照片轻松一变数据量就翻倍了所有可能的变化，比如说平移或者按角度的旋转,放大缩小综合的随机执行这些变换导入基础python包importmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImage%matplotlibinlinefromkeras.preprocessingimportimage#函数在Image模块下，图像变化现成的框架
Ai扫地僧（yao）·2022-12-28 22:34

变分自编码器（VAE）编程实现

使用的是Pytorch深度学习框架。MNIST手写数字图像大小是1×28×28，将其展平为一个784维向量，这个向量就是输入x。然后经过编码器得到潜在空间的特征。编码器由全连接层组成。
Ma lidong·2022-12-28 20:07

【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

对RCS数据进行预处理

去掉了pts文件中第一行，即数据大小这行，因为需要丢入深度学习框架中，需要对数据进行预处理。然后仅保留XYG和RGB信息，存为npy文件。
Timelovery·2022-12-28 18:50

小白配置tensorflow-gpu出现的问题及解决方法，很详细

第一次接触深度学习框架，在配置环境中出现很多问题，经过各种查资料和配置终于成功了，下面把自己失败的几次问题以及具体过程分享一下。
我每天都很瞌睡·2022-12-28 16:01

谈谈自动微分（Automatic Differentiation）

©作者|JermyLu学校|中国科学院大学研究方向|自然语言处理与芯片验证引言众所周知，Tensorflow、Pytorch这样的深度学习框架能够火起来，与其包含自动微分机制有着密不可分的联系，毕竟早期
PaperWeekly·2022-12-28 16:25

论文解读：ProteinBERT: a universal deep-learning model of protein sequence and function

目录1.研究背景2.研究数据2.1预训练的蛋白质数据集2.2蛋白质基准数据集3.研究方法3.1序列和标注编码3.2蛋白质序列和注释的自我监督预训练3.3对蛋白质基准进行监督微调3.4深度学习框架4.结果
wangpan007·2022-12-28 14:08

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

pytorch的计算图 loss.backward(retain_graph=True) # 添加retain_graph=True标识，让计算图不被立即释放

pytorch是非常好用和容易上手的深度学习框架，因为它所构建的是动态图，极大的方便了codinganddebug。可是对于初学者而言，计算图是一
Arthur-Ji·2022-12-28 12:28

springboot 引入本地缓存（cache）

第一步：引入pom文件com.github.ben-manes.caffeinecaffeine2.9.2第二步：创建SpringCachingConfig文件@Configuration@EnableCaching
摸鱼—小能手·2022-12-28 11:49

Openpose 训练coco数据集总结

一、前言openspoe比较繁杂，包含了人体姿态估计、手势估计、脸部关键点提取，还有3Dpose，是在caffe上再做的一层封装，但是如果我们实际去用的话，很多都是不需要的，比如openpose里面的多线程
花飘落·2022-12-28 08:26

Openpose训练自己的数据集

（持续更新中）目录1.下载训练openpose模型的相关官方代码2.下载训练所需要的数据集3.安装MATLAB4.编译训练openpose模型所用的caffe5.训练数据集的准备及处理6.准备训练用的prototxt
jack_201316888·2022-12-28 08:56

Openpose训练coco数据集整理

一、前言openspoe比较繁杂，包含了人体姿态估计、手势估计、脸部关键点提取，还有3Dpose，是在caffe上再做的一层封装，但是如果我们实际去用的话，很多都是不需要的，比如openpose里面的多线程
jack_201316888·2022-12-28 08:56

【ubuntu14.04+cuda7.5+caffe的简单的安装方法总结】

安装时参考的是：2015.08.17Ubuntu14.04+cuda7.0+caffe安装配置这篇博客的安装方法是我见过最简单有效的方法,不过在安装过程中需要注意以下几点：一、按教程安装前需要做的事情1
hefei_cyp·2022-12-28 01:00

ubuntu安装cuda

之前的Caffe是安装单CPU模式，现在还是准备引入GPU，因此尝试先解决实验室服务器上cuda的问题，这次准备处理得干净一点，直接全部重装。
宣小K·2022-12-28 01:23

CUDA issue：cudaGetDeviceCount()错误

但是之前编译caffe(含cuda和cudnn)，以及nvcc编译自己编写的.cu程序都OK。（怪不得caffe这次安装了c
SantoWong·2022-12-28 01:53

08.6. 循环神经网络的简洁实现

文章目录8.6.循环神经网络的简洁实现8.6.1.定义模型8.6.2.训练与预测8.6.3.小结8.6.循环神经网络的简洁实现用深度学习框架的高级API提供的函数更有效地实现相同的语言模型.importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2lbatch_size
nsq1101·2022-12-27 22:02

历时七个月整理出来的《OpenCV4系统化学习路线图》

，大概需要3~5分钟，文末有福利...起因-OpenCV4.0发布OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe
weixin_38754361·2022-12-27 21:28

循环神经网络 - 循环神经网络的简洁实现

文章目录循环神经网络的简洁实现1-定义模型2-训练与预测3-小结循环神经网络的简洁实现本节将展示如何使用深度学习框架的API提供的函数更有效地实现相同的语言模型。
未来影子·2022-12-27 21:50

OpenCV4系统化学习路线图与教程

，大概需要3~5分钟，文末有福利...起因-OpenCV4.0发布OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe
计算机视觉研究院·2022-12-27 21:47

循环神经网络的简洁实现

参考8.6.循环神经网络的简洁实现—动手学深度学习2.0.0documentation本节将展示如何使用深度学习框架的高级API提供的函数更有效地实现相同的语言模型。我们仍然从读取时光机器数据集开始。
流萤数点·2022-12-27 21:41

PGL图学习之项目实践(UniMP算法实现论文节点分类、新冠疫苗项目)[系列九]

百度开发了PGL2.2，基于底层深度学习框架paddle，给用户暴露了编程接口来实现图网络。与此同
AI Studio·2022-12-27 17:20

深度学习基础: BP神经网络训练MNIST数据集

BP神经网络训练MNIST数据集不用任何深度学习框架，一起写一个神经网络训练MNIST数据集本文试图让您通过手写一个简单的demo来讨论1.导包importnumpyasnpimportstructimportrandomimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportmath2
狗蛋Predy·2022-12-27 16:22

Opencv之微信二维码检测与解析

该检测器基于SSD架构，采用MobileNetV2类主干结构，运行在caffe推理框架上。基于CNN的Q
ancy_i_cv·2022-12-27 13:30

微信开源二维码检测识别-实时检测识别-opencv-Python

VideoCapture(0)whileTrue:ret,frame=cap.read()detector=cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode("detect.prototxt","detect.caffemodel
小馨馨的小翟·2022-12-27 13:59

深度学习环境配置笔记

我们使用的深度学习框架是PyTorch。
ZhaoBJ_CV·2022-12-27 12:33

生物信息学|用于预测药物-药物相互作用事件的多模态深度学习框架

本篇推文引自：Amultimodaldeeplearningframeworkforpredictingdrug–druginteractionevents1.摘要    动机:药物-药物相互作用(DDIs)是药物研究的主要关注之一。很多基于机器学习的方法被提出用于DDI的预测，但大多数都是预测两种药物是否相互作用。研究发现DDIs可引起不同的后续事件，预测DDI相关事件更有助于探讨联合用药或不良
ShenggengLin·2022-12-27 11:47

Tensorrt_Algorithm Selection API usage example based off sampleMNIST in TensorRT

使用该插件确切的创建TRTenginesIAlgorithmSelector::selectAlorithms:定义用于selctionofalgrithm的heuristics（启发性的）2run—caffe
谢欣燕·2022-12-27 10:56

TensorRT实战

1.背景目前主流的深度学习框架（caffee，mxnet，tensorflow，pytorch等）进行模型推断的速度都并不优秀，在实际工程中用上述框架进行模型部署往往是比较低效的。
谢欣燕·2022-12-27 10:55

TensorRT笔记(3)使用C++ API

目录2.1在C++中实例化TensorRT对象2.2在C++中创建网络定义2.2.1使用C++API从头开始创建网络定义2.2.2在C++中使用解析器导入模型2.2.3使用C++ParserAPI导入Caffe
这里是zzh·2022-12-27 09:48

TensorRT(3)-C++ API使用：mnist手写体识别

上一节主要是用tensorRT提供的NvCaffeParser来将Caffe中的model转换成tensorRT中特有的模型结构。
浩瀚之水_csdn·2022-12-27 09:42

【深度学习框架TensorFlow】使用TensorFlow框架构建全连接的神经网络，实现手写数字识别

文章目录一.TensorFlow1.1内容介绍二.开始实验2.1TensorFlow的基本使用2.2基于全连接神经网络的手写数字识别2.3结论一.TensorFlow使用深度学习框架TensorFlow
上进小菜猪·2022-12-27 09:10

TensorRt（3）mnist示例中的C++ API

目前sample中mnist提供了至少caffe、onnx的预训练模型，在TensorRT经过优化生成engine后再进行infer，两种模型的加载处理略有不同，做出简单api处理说明。
wanggao90·2022-12-27 09:39

CV-CUDA高性能图像处理加速库

开源地址：https://github.com/CVCUDA/CV-CUDACV-CUDA可以集成到C/C++、Python应用程序中，也可以集成到PyTorch等现有的深度学习框架中。
我想去拉萨·2022-12-27 07:09

人工神经网络原理与实践,人工神经网络实战教程

至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。另
普通网友·2022-12-27 06:28

Lesson 17.2 经典数据集（1）：入门数据集，以及读数据时哪些可能的坑

但如果你没有现成的数据在手，你就需要使用深度学习框架中配置好的数据集。对初学者、尤其是只了解深度视觉、不太了
Grateful_Dead424·2022-12-27 06:27

ST-GCN训练自建数据集

1.安装st-gcn复现STGCNCPU版（ubuntu16.04+pytorch0.4.0+openpose+caffe）_Significance的博客-CSDN博客复现旧版STGCNGPU版（win10
卿书(〰 )·2022-12-27 00:18

深度学习实战-使用Kera预测人物年龄

，测试集有6636张图片，首先我们加载数据集，然后我们通过深度学习框架Keras建立、编译、训练模型，预测出6636张人物头像对应的年龄引入所需要模块importosimportrandomimportpand
致Great·2022-12-26 23:45

sqlcommand 执行多个储存过程是报错_秉承工匠精神，3步定位飞桨报错原因，你也来试试？...

点击左上方蓝字关注我们【故事的开始…】小张是一名AI算法攻城狮，听闻飞桨乃国产开源深度学习框架之光，心想炎黄子孙当自强，用自己的深度学习框架，实现中国的AI梦……他尝试在的笔记本上使用飞桨搭建线性回归示例模型
weixin_39688035·2022-12-26 21:57

caffe之SoftmaxWithLoss层 自定义实现

caffe中的各层实现，因为封装了各种函数和为了扩展，在提升了效率的同时，降低了一定的代码可读性，这里，为了更好地理解softmax以及caffe中前向传播和反向传播的原理，我用通俗易懂的代码实现了SoftmaxWithLoss
真小假·2022-12-26 16:37
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