Caffe深度学习框架第55页

pytorch——训练第一个分离器讲解_PyTorch专栏（十三）：使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端...

作者|News编辑|奇予纪出品|磐创AI团队出品【磐创AI导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第四章中的使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端。

weixin_39580042·2022-12-03 07:06

MXNET深度学习框架-28-SSD(单发多框检测器)目标检测

有关SSD的基本原理本文不做多余的赘述，具体参考其他大神的博文，如：目标检测之SSD本章我们利用SSD来检测图片中的皮卡丘：mxnet中已经有一个皮卡丘的检测数据集，下面对它进行下载：#下载皮卡丘数据集root_url=('https://apache-mxnet.s3-accelerate.amazonaws.com/''gluon/dataset/pikachu/')dataset={'tra

风极_陨·2022-12-03 07:28

Python 教你如何给图像分类！Python就没有他做不到

主要是利用PythonTorchvision来构造模型，Torchvision服务于Pytorch深度学习框架，主要是用来生成图片、视频数据集以及训练模型。模型构建构建模

爬遍天下无敌手·2022-12-03 06:09

理解CNN中的通道 channel

在一般的深度学习框架的conv2d中，如tensorflow、mxnet，channels都是必填的一个参数。channels该如何理解？先看一看不同框架中的解释文档。

dfql83704·2022-12-03 06:56

【CNN系列】理解CNN中的通道 channel

在一般的深度学习框架的conv2d中，如tensorflow、mxnet，channels都是必填的一个参数。channels该如何理解？先看一看不同框架中的解释文档。

XYKenny·2022-12-03 06:56

深度学习：Pytorch训练数据时问题总结

前言本文是在笔者使用Pytorch深度学习框架训练自己的网络时遇到的一些问题，在此一并记录下来作为学习笔记，本文中的问题主要是Pytorch框架上遇到的一些问题而非单独针对个人网络代码框架上的问题问题一

YuriFan·2022-12-03 02:42

pytorch2caffe工具使用教程及出现KeyError: 'AdaptiveAvgPool2dBackward'时解决方案

工具使用教程：工具下载地址：https://github.com/longcw/pytorch2caffe依赖包安装：python环境：python2.7配置caffe：具体方法请参考https://blog.csdn.net

xunan003·2022-12-02 23:55

深度学习框架人脸识别介绍

简介基于深度卷积网络的人脸识别，流程基本上一致，如下图所示，可以看做是一个基本框架：图1人脸识别基本框架由上图，可以看到，人脸识别分为以下几个主要步骤：输入图像：可以做一些图像前处理操作，比如：调整亮度、去噪等人脸检测：检测人脸位置，可以加入一些活体检测之类的算法人脸对齐：实际场景中，人脸一般都是歪的，需要基于人脸关键点进行对齐人脸裁剪：将对齐后人脸抠出，作为后续深度特征网络的输入人脸特征提取：通

流浪诗人Zz·2022-12-02 23:44

深度学习之Tensorflow

（2）深度学习框架Tensorflow（1）认识Tensorflow（2）Tensorflow特点真正的可移植性引入各种计算设备的支持包括CPU/GP

秋酿玖心·2022-12-02 23:13

来一波ArcGIS深度学习踩得坑

具体文档可去官网瞅瞅：ArcGISPro中的深度学习而关于ArcGIS深度学习框架的安装，帮助文档中也阐述的很清楚，按部就班进行就好。好了，下面我说说我遇到的坑。。。1、GPU加速

AnywalkerGISer·2022-12-02 22:44

ubuntu18.04 + caffe配置 + darknet转caffe模型（1）

1.前言：由于海思3359nnie只支持caffe1.0，需要将darknetyolo3模型转换为caffe模型。

haogejida·2022-12-02 22:41

ubuntu18.04 + caffe配置 + darknet转caffe模型（2）

一.前言接着上篇文章，下面讲解一下darknet转caffe模型，参考如下链接，也是这个链接将我带入了docker的漩涡了，让我配置了很久一系列的docker，docker-nvidia，最后还是没有成功

haogejida·2022-12-02 22:41

OneFlow源码解析：自动微分机制

撰文|郑建华更新｜赵露阳、王迎港深度学习框架一般通过自动微分（autograd）机制计算梯度并反向传播。本文尝试通过一个简单的例子，粗浅地观察一下OneFlow的autograd的实现机制。

OneFlow深度学习框架·2022-12-02 20:56

PyTorch入门项目之卷积神经网络实现Fashion-MNIST图像分类（详细注释！）

村里的小透明·2022-12-02 19:01

多标签分类(二)：Deep Learning with a Rethinking Structure for Multi-label Classification

在这项工作中，我们提出了一种新颖的深度学习框架，以借助递归神经网络中的内存结构更好地提取隐藏的相关性。存储器将临时猜测存储在标

落花满蹊径·2022-12-02 18:15

caffe linux windows,caffe: Caffe on both Linux and Windows

ThisbranchofCaffeextendsBVLC-ledCaffebyaddingWindowssupportandotherfunctionalitiescommonlyusedbyMicrosoft'sresearchers

小花蝴蝶·2022-12-02 18:44

ssd caffe matlab,caffe: SSD网络（从Github clone）

CaffeCaffeisadeeplearningframeworkmadewithexpression,speed,andmodularityinmind.ItisdevelopedbytheBerkeleyVisionandLearningCenter

凌玄笑·2022-12-02 18:44

【Caffe】Caffe: Convolutional architecture for fast feature embedding

明天去哪·2022-12-02 18:36

Caffe模型详细介绍

Caffe（ConvolutionalArchitectureforFastFeatureEmbedding，快速特征嵌入的卷积体系结构），是一个高效的深度学习框架，底层核心语言是C++，它支持命令行、

菜鸟的人工智能之路·2022-12-02 18:35

caffe 简介

Caffecaffeblob:nchw维向量形式（num，channel，height，width）,opencv:bgr,darknet:bbbgggrr官网:http://caffe.berkeleyvision.org

generalsong·2022-12-02 18:33

caffe2 caffe_Caffe2-简介

caffe2caffeCaffe2-简介(Caffe2-Introduction)Lastcoupleofyears,DeepLearninghasbecomeabigtrendinMachineLearning.IthasbeensuccessfullyappliedtosolvepreviouslyunsolvableproblemsinVision

cunzai1985·2022-12-02 18:03

Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding

Caffe:ConvolutionalArchitectureforFastFeatureEmbedding1.Caffehttps://caffe.berkeleyvision.org/Caffeisadeeplearningframeworkmadewithexpression

Yongqiang Cheng·2022-12-02 18:27

搭建深度学习框架（七)：softmax+交叉熵损失函数的实现

上一节已经实现了LSTM网络的搭建，这一节将实现交叉熵损失函数的搭建和运用，实现对物体的分类。代码下载地址：xhpxiaohaipeng/xhp_flow_frame一、softmax+交叉熵损失函数代码实现的原理1.在经过交叉熵损失函数处理前，输出结果应先经过一个softmax函数处理得到一个总和为1的概率分布。softmax函数实现如下：那么softmax函数对y求导，可得导数为：softma

枭志·2022-12-02 17:26

Pre-train 与 Fine-tuning

(Caffe里对于ImageNet的一个model,我记得是200+M的model大小)。你有了这样的model之后，可以直接拿来做testing,前提是你的output的类别是一样的。

屋顶上的小贝·2022-12-02 16:08

GCN 图神经网络介绍可视化 Pytorch

PyTorchgeometry是流行的深度学习框架PyTorch的扩展库

LZZ and MYY·2022-12-02 15:52

pytorch自带网络_一篇长文学懂 pytorch

作为目前越来越受欢迎的深度学习框架，pytorch基本上成了新人进入深度学习领域最常用的框架。相比于TensorFlow，pytorch更易学，更快上手，也可以更容易的实现自己想要的demo。

weixin_39975900·2022-12-02 15:22

BiLSTM之二：工程应用须知

现在有很多成熟的深度学习框架集成了BiLSTM模型，但想使用它们并非没有门槛，至少要对说明文档中的参数的释义有充分的理解。

芳樽里的歌·2022-12-02 14:22

让AI简单且强大：深度学习引擎OneFlow技术实践

北京一流科技有限公司将自动编排并行模式、静态调度、流式执行等创新性技术相融合，构建成一套自动支持数据并行、模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架，降低了分布式训练门槛、极大的提高了硬件使用率。

Top100case-msup·2022-12-02 13:57

opencv项目实战（5）——DNN模块

open("synset_words.txt").read().strip().split("\n")classes=[r[r.find("")+1:].split(",")[0]forrinrows]#Caffe

zyw2002·2022-12-02 13:42

opencv dnn模块

1.DNN模块1.1.模块简介OpenCV中的深度学习模块（DNN）只提供了推理功能，不涉及模型的训练，支持多种深度学习框架，比如TensorFlow，Caffe,Torch和Darknet。

雨点ing·2022-12-02 13:10

OpenCV4学习笔记（64）——dnn模块之调用基于残差SSD神经网络的人脸检测模型

本次笔记整理的内容是：在OpenCV中利用dnn模块来调用基于残差SSD神经网络的人脸检测模型，OpenCV中的人脸检测模型分别由tensorflow框架和caffe框架训练而成。

邱小兵·2022-12-02 13:40

OpenCV4学习笔记（61）——dnn模块之调用googlenet模型实现动物图像分类

而今天要记录的是OpenCV中一个自带神经网络模型——googlenet模型的使用，这个模型是由caffe框架训练出来、主要针对多种野生动物的识别。

邱小兵·2022-12-02 13:39

深度学习 Keras入门一之基础篇

1.关于Keras1）简介Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。

也是唯一·2022-12-02 13:35

Keras深度学习：01.Keras 入门

相对于其他深度学习的框架，如Tensorflow、Theano、Caffe等，Keras在实际应用中有一些显著的优点，其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了，支持现有的常见模型（CNN、RNN等

AI学习社·2022-12-02 13:31

OpenCV图像处理——DNN模块

总目录图像处理总目录←点击这里二十三、DNN模块23.1、背景随着计算机视觉的流行，opencv也专门开发了dnn模块来实现深度神经网络相关的功能；opencv无法训练模型，但它支持载入其他深度学习框架训练好的模型

lzh~·2022-12-02 13:59

图像分类OpenCV dnn模块部署.onnx模型

文章目录概念一、openCVDNN模块支持的深度学习框架二、使用OpenCVDNN模块进行图像分类1.图像分类一般的步骤：2.步骤详细解释：概念openCVDNN模块仅支持图像和视频的深度学习推理，它不支持训练

liu_jie_bin·2022-12-02 10:46

基于onnx的人脸识别

基本出发点是想做一个C++版本的人脸识别，而caffe的C++库，或mxnet的C++库等，暂时还不会编译，而之前基于onnxruntime搞过一个项目，对这个库稍微了解一些，所以尽量采用onnx搞定全部功能核心的识别是基于

zhqh100·2022-12-02 06:30

Pytorch框架学习个人笔记1---overview

文章目录前言一、pytorch的安装步骤二、Pytorch的介绍1、深度学习2、如何构建深度学习框架3、神经网络的介绍4、神经网络发展历史总结前言提示：本博客是依托B站【刘二大人】的讲解视频并结合个人实践学习总结而成

疯_feng·2022-12-02 05:42

无意间发现BAT总监总结的这套TensorFlow和PyTorch框架学习笔记（教程/PPT/代码）

作为一名AI工程师，掌握一门深度学习框架是必备的生存技能之一。

ronghuaiyang·2022-12-02 05:08

深度学习环境Ubuntu16.04+cuda_9.0+cudnn-9.0+caffe

正好神船本本的显卡还行，搭建一个GPU计算的深度学习环境拜读前辈的文章：（AAABBBCCC为标签）[AAA]Ubuntu16.04.1安装Caffe(GPU)https://www.cnblogs.com

qq_278667286·2022-12-02 03:28

add函数 pytorch_pytorch学习笔记[1]

本笔记主要学习的是《深度学习框架PyTorch：入门与实践》本节的笔记是学习文件组织架构模型定义数据处理和加载训练模型(Train&Validate)训练过程的可视化测试(Test/Inference)

weixin_39898733·2022-12-02 02:47

pytorch和python的区别_PyTorch和TensorFlow哪家强：九项对比读懂各自长项短板

这篇文章的目的是帮助那些想要开始一个新项目或从一种深度学习框架切换到另一种框架的人。本文重点关注的是在设置训练组件和部署深度学习时的可编程性和灵活性。我不会深入到性能方面（速度/内存占用）

weixin_39601642·2022-12-02 02:17

从我开发的深度学习框架看深度学习这几年：TensorFlow, PaddlePaddle（飞桨）, 无量...

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文作者：Peter潘欣|来源：知乎（已获作者授权）https://zhuanlan.zhihu.com/p/363271864和深度学习框架打交道已有多年时间

Amusi（CVer）·2022-12-02 01:10

Android 神经网络API 介绍

NNAPI旨在为构建和训练神经网络的高级机器学习框架（如TensorFlowLite，Caffe2或其他）提供基础层功能。

maocanmao·2022-12-02 01:36

mobilenet cpu 加速_使用NNAPI加速android-tflite的Mobilenet分类器

NNAPI旨在为编译和训练神经网络的更高级机器学习框架（例如TensorFlowLite、Caffe2等）提供一个基础的功能层。

weixin_39958019·2022-12-02 01:35

Android 平台实现卷积神经网络

研究CNN有一端时间了，在VS上对一些深度学习框架进行学习，训练主要以人脸为主(下一篇将要介绍CNN用于人脸识别),车标等等。

张骞晖2·2022-12-02 01:05

Android平台深度学习--NNAPI

Android8.1（API-27）NNAPI：人工智能神经网络API(如：TensorFlow)神经网络API能够向设备内置机器学习框架，如TensorFlowLite——Google移动跨平台机器学习框架、Caffe2

haima1998·2022-12-02 01:05

移动和嵌入式设备上也能直接玩机器学习？

实质上，该软件桥接了现有神经网络框架（例如TensorFlow或Caffe）与在嵌入式Linux平台上运行的底层处理硬件（例如CPU、GPU或新型Arm机器学习处理器）。

嵌入式资讯精选·2022-12-02 01:34

ubuntu-tensorflow环境配置

前言刚接触ubuntu和深度学习框架的时候，都可能不清楚，为什么要用ubuntu系统，windows不是很好用吗？

呆呆珝·2022-12-01 23:58

【从零开始学习深度学习】4.基于pytorch框架自带模型实现线性回归的训练过程

但是随着深度学习框架的发展，开发深度学习应用变得越来越便利。实践中，我们通常可以用比上一节更简洁的代码来实现同样的模型。在文，我们将介绍如何使用PyTorch更方便地实现线性回归的训练。

阿_旭·2022-12-01 23:53

推荐频道

Caffe深度学习框架