Caffe深度学习框架第59页

使用autodl服务器运行CasMVSNet以及使用colmap产生的数据

数据一、MVSNet的学习1、1定义以及流程MVS是一种从具有一定重叠度的多视图视角中恢复场景的稠密结构的技术，是在2018年提出的一种基于深度学习的端到端深度估计框架，是比较早期且较为完整的三维重建深度学习框架

川河w·2022-11-26 19:27

Python 深度学习实战：75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案

本书主要内容：第1章编程环境、GPU计算、云解决方案和深度学习框架主要包括与环境和GPU计算相关的信息和方案。对于在不同平台上设置环境有

sdf57·2022-11-26 18:39

大学计算机AI学习初步规划 202204

大学计算机AI学习初步规划202204人工智能领域的前沿技术研究1、机器学习、深度学习、语义分析、NLPTensorFlow\Scikit-learn\Pytorch\MXNET\Caffe，CNN/RNN

fancyhf·2022-11-26 14:56

深度学习框架PyTorch一书的学习-第七章-生成对抗网络(GAN)

参考：https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter7-GAN生成动漫头像GAN解决了非监督学习中的著名问题：给定一批样本，训练一个系统能够生成类似的新样本生成对抗网络的网络结构如下图所示：生成器(generator)：输入一个随机噪声，生成一张图片判别器(discriminator):判断输入的图片是真图片还是假图片训练判别

weixin_33768481·2022-11-26 14:45

《深度学习框架PyTorch：入门与实践》学习笔记第五章

Tensorboard最初是作为TensorFlow的可视化工具迅速流行开来。作为和TensorFlow深度集成的工具，Tensorboard能够展现你的TensorFlow网络计算图，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。但同时Tensorboard也是一个相对独立的工具，只要用户保存的数据遵循相应的格式，tensorboard就能读取这些数据并进行可视化。这里我们将主要介绍如何在PyTorch

深度瞎学·2022-11-26 14:45

从零开始的世界（1）：Windows10下的Pytorch深度学习框架安装

Windows10下的Pytorch深度学习框架安装目录Windows10下的Pytorch深度学习框架安装第一步，升级显卡版本。第二步，安装anaconda软件。第三步，安装pycharm社区版。

pp17863137865·2022-11-26 14:13

win10+anaconda3安装tensorflow-gpu和pytorch-gpu版

刚换了硬盘，又得重新配置深度学习框架了，现在最流行的莫过于tensorflow和pytorch，我今天就尝试了安装了他们的GPU版本（虽然我的电脑垃圾配置GeForce930M），以供之后需要的时候参考

laizi_laizi·2022-11-26 14:42

Win10本地安装深度学习框架Pytorch（CPU版），超简单只需三步！！！

适配环境：Python3.8（其他版本需要自行下载对应whl文件）第一步：检查支持whl文件类型#在cmd中输入以下代码查看自己电脑所支持的whlpython-mpipdebug--verbose运行后结果如下：由于我的python版本为3.8，所以支持cp38-cp38-win_amd64的whl文件（一定要注意查看，当初我就是因为没有查看自己电脑支持的whl类型，提起来都是血泪教训……）第二步

Q小Q琪·2022-11-26 14:12

深度学习和神经网络介绍

深度学习和神经网络介绍文章目录深度学习和神经网络介绍深度学习的介绍目标1.深度学习的概念2.机器学习和深度学习的区别2.1区别1：特征提取2.2区别2：数据量3.深度学习的应用场景4.常见的深度学习框架神经网络的介绍目标

CharlesDavid_coder·2022-11-26 13:14

Matconvnet 学习笔记

一些最受欢迎的:CudaConvNet，Torch，Theano,Caffe等。MatConvNet是为研究

飞天长虹·2022-11-26 13:07

关于在ubuntu20.04下openpose环境安装

+cudnn8.0.4python：3.6.13首先将openpose整个仓库克隆在本地，仓库地址：openpose官方文档说了“Anaconda不应安装在您的系统上或应停用Anaconda包含一个与Caffe

键盘强者·2022-11-26 12:55

pytorch 交叉验证_SAST Weekly | 让Pytorch变得更简单

相信已经有不少同学接触过Pytorch了(媒认课上还见到了九字班的同学)，作为目前最流行的深度学习框架之一，Pytor

weixin_39669761·2022-11-26 12:24

pytorch 交叉验证_pytorch 相关资料收集

Pytorch中文网-端到端深度学习框架平台ptorch.com1.数据处理1.Pytorch中的数据加载艺术对pytorch的数据加载机制写得比较清晰。

weixin_39608657·2022-11-26 12:54

OpenPose 安装和使用教程

OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。

ByteSaid·2022-11-26 12:49

openpose的环境搭建

caffe的安装参考：https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/48781693#直接用cmake的方式#建议使用开源OPENPOSE里的CAFFE版本，

daichuihua1·2022-11-26 12:19

使用卷积神经网络做回归任务

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了，尤其是视觉领域。

ailian0591·2022-11-26 12:49

openpose环境搭建（详细教程CPU/GPU）windows 10+python 3.7+CUDA 11.6+VS2022

OpenPose【玩转OpenPose】编译篇一、开发环境二、下载与安装2.1CUDA（用于高性能计算）与CUDNN（用于深度神经网络计算的支持）2.2下载Cmake2.3下载0penPose源码2.4下载caffe-openpose

SuiJiangPiaoLiu·2022-11-26 12:46

win7-64安装anaconda4.6.7+cuda9.0+cudnn7.0+tensorflow-gpu1.5.0（1.9.0）+pycharm+jupyter+tensorboard+keras

因为是照着别人的搭配选择的版本，整体来说比较简单，除了一些网络问题和等待，没太大的阻碍，比linux下默认自带python3的anaconda弄需要python2的caffe简单多了（手动滑稽）。

秦伟H·2022-11-26 12:31

哈工大博士历时半年整理的《Pytorch常用函数函数手册》开放下载！内含200余个函数!...

Pytorch是目前常用的深度学习框架之一，深受学生党的喜爱，小白本人也是使用的Pytorch框架。

夕小瑶·2022-11-26 12:23

darkNet训练自己的yolov4模型

简介：Darknet项目是github上的一个开源深度学习框架，用c语言编写，布置C/C++环境比较方便。

1037号森林里一段干木头·2022-11-26 11:57

darknet-yolov4的训练(linux)+imgaug数据增强

参考文章:https://www.cnblogs.com/pprp/p/9525508.html如果成功遍历caffe后,编译darknet就很方便,而且caffe的编译与darknet不相互影响数据增强目标检测的数据增强

小野617·2022-11-26 11:56

Darknet下训练测试评估yolov4(big)模型

darknet是由C和CUDA开发的，不需要配置其他深度学习的框架（如，tensorflow、caffe等），支持CPU和GPU运算，而且安装过程非常简单。

小草莓听不懂·2022-11-26 11:52

基于深度学习的单目2D/3D姿态估计综述（2021）

RecentAdvancesinMonocular2Dand3DHumanPoseEstimation:ADeepLearningPerspective,2021本文贡献整体介绍MHPE应用场景MHPE分类主要数据集期刊会议发展2020年针对MHPE的深度学习框架的概述难点现有解决方案人体表示基于关键点的表示基于模型的表示

fadedtj·2022-11-26 10:00

PIE-Engine AI支持清华计图国产深度学习框架

是航天宏图公司发布的智能解译云服务软件，PIE-EngineAI面向国土、交通、电力、国防、气象等领域，针对遥感典型地物目标检测、要素分类、变化检测等应用智能化需求，以PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架为基础

PIE-Engine·2022-11-26 10:17

caffe常用格式binaryproto和leveldb

但是在caffe中数据类型是lmdb或leveldb，那么我们需要将图片格式转换为caffe环境需要的格式。

蹦跶的小羊羔·2022-11-26 10:08

caffe模型常用参数解释

数据层：layer{name:"mnist"//名字mnisttype:"Data"//类型datatop:"data"//输出数据top:"label"//输出标签include{phase:TRAIN}transform_param{scale:0.00390625//归一化{0-255}->{0-1}}data_param{source:"examples/mnist/mnist_train

zchang81·2022-11-26 10:08

caffe网络模型详解

一.数据层及参数数据层是每个模型的最底层，是模型是入口，不仅提供数据的输入，也提提供数据从Blobs转化成别的格式进行保存输出。数据的预处理像去均值，放大缩小，裁剪和镜像等操作都是在该层进行。一般的数据的格式为LeveIDB和LMDB两种。layer{name:"data"type:"Data"top:"data"top:"label"include{phase:TRAIN}transform_p

xiaofeilongyu·2022-11-26 10:38

使用Caffe框架训练模型

使用Caffe框架训练，一般需要网络模型prototxt文件，还需要超参数文件solver.prototxt文件，大部分我们都使用fine-tuning的方法，即加-weights选项，后面跟上一个caffemodel

WangJQ*·2022-11-26 10:37

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。

遍地流金·2022-11-26 10:35

caffe | 预训练模型的使用

首先明确预训练好的模型和自己的网络结构是有差异的，预训练模型的参数如何跟自己的网络匹配的呢：参考官网教程：http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples

努力努力再努力tq·2022-11-26 10:04

caffe 创建网络模型

要点1.在caffe中，我们通常说一个模型，其实就是一个网络，一个Net2.在caffe2中，我们通常使用modelHelper来代表一个model，而这个model包含多个Net，就像我们前面看到的，

second24·2022-11-26 10:03

Caffe网络模型详解-常用的Layer

要运行Caffe，首先需要创建一个Model，如常用的Lenet、AlexNet等。一个Model由多个Layer构成，每个Layer又由许多参数构成，层之间的数据流动是以Blobs的方式进行。

qq_46261928·2022-11-26 10:02

基于caffe的量化模型训练与部署——训练篇

为什么需要量化？我们知道，cnn网络的前向计算瓶颈主要集中在卷积层，而卷积层的实质是大量的浮点数相乘、相加等运算操作，大量的浮点数计算限制了模型在低处理器或移动端等设备中的部署。如果能将浮点运算转换为整形运算，则cnn模型的前向处理速度将达到质的提升。为什么量化有用？关于深度神经网络的一个非常有意思的发现是：即使输入中包含大量的噪声，神经网络依然能处理的很好。深度网络的一个神奇特质是它们倾向于很好

无眠栀·2022-11-26 10:01

Caffe常用python接口记录

1.python接口训练caffepython下网络的训练importcaffecaffe.set_device(int(0))caffe.set_mode_gpu()#GPUcaffe.set_mode_cpu

m_buddy·2022-11-26 10:31

caffe 常用命令

/build/tools/caffetrain-solver=examples/hands/hands_solver.prototxt-log_dir=examples/hands（2）利用snapshot

feynman233·2022-11-26 10:58

常用caffe模型

一、yolov3caffe模型在网上很难找到，yolov3caffe的预训练模型，有如下几个链接可获取到：1.如下github路径包含了很多常用的caffe模型synopsys-caffe-models

jcdd_sh·2022-11-26 10:26

Opencv学习1: 在Linux下编译运行第一个opencv程序

前一段在安装Caffe时候把Opencv2.4.11版本安装在redhat6.4系统上，为了测试在Linux下如何编译运行opencv代码,特意查询了网上相关资料（主要参考三个网页）。

wjxxy2196·2022-11-26 09:28

MindSpore v1.1.0使用体验分享

我是从一个AI小白开始学习深度学习，步入AI领域的，在接触到MindSpore之前，有听说TF、Pytorch等深度学习框架，但是没有去学习，所以MindSpore可以算是我AI领域的敲门

昇思MindSpore·2022-11-26 07:29

百度服务器系统升级,百度飞桨框架2.0正式版重磅发布，开发、训练、部署全面更新换代...

百度飞桨框架2.0正式版重磅发布，开发、训练、部署全面更新换代百度飞桨框架2.0正式版重磅发布，一次端到端的“基础设施”革新在人工智能时代，深度学习框架下接芯片，上承各种应用，是“智能时代的操作系统”。

长安的雨·2022-11-26 07:42

飞桨全新发布四大产业应用开发套件，创新Master模式，鼎力相助产业智能升级

作为智能时代的操作系统，深度学习框架便是AI领域不可或缺的基础设施。11月5日，“WAVESUMMIT+”2019深度学习开发者秋季峰会在北京召开。

seeme2again·2022-11-26 07:38

Tensor, array, list之间的互相转化

一、数据定义1、Tensor（torch、mindspore等框架下）张量是在深度学习框架中的一个数据结构，个人理解就是这个框架的输入数据必须是tensor格式，比如一张图片进来，需要转化成tensor

anchor_v·2022-11-26 04:13

使用pytorch mask-rcnn进行目标检测/分割训练

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达现在github上面有3个版本的mask-rcnn，keras,caffe(Detectron)，pytorch，这几个版本中，据说

小白学视觉·2022-11-26 02:49

2022 年的 PyTorch 与 TensorFlow

PyTorch和TensorFlow是当今最流行的两个深度学习框架。关于哪个框架更好的争论是一个长期存在的争论点，每个阵营都有自己的狂热支持者。

开源技术·2022-11-26 02:16

深度学习 PyTorch学习笔记

只要定义一个神经网络模型，然后把数据传输给它，让他自己学习什么特征有用神经网络–复杂函数集三要素：模型，算力，数据三部曲：准备数据定义模型损失函数优化器训练~应用计算机视觉自然语言处理智能服务pytorch深度学习框架动态图支持

Knight.Panda·2022-11-25 23:26

The dependency target "pycaffe" of target "pytest" does not exist

说明：其实忽略这个问题也是可以的，caffe基础的也能正常使用，可能存在某些我还没接触到的未知问题解决方案：少了numpy库，安装上去就可以了；为了避免默写未知的不可描述的问题，可以把numpy，matplotlib

gaoenyang760525·2022-11-25 23:37

笔记 | 百度飞浆AI达人创造营：深度学习模型训练和关键参数调优详解

1.回归任务从使用Numpy推导，到使用深度学习框架，一步步走进最简单的回归任务：当人工智能邂逅蓝桥杯算法题，会擦出怎样的火花？

KHB1698·2022-11-25 19:29

模型部署入门教程（六）：实现 PyTorch-ONNX 精度对齐工具

在把深度学习框架模型转换成中间表示模型后，部署工程师们要做的第一件事就是精度对齐，确保模型的计算结果与之前相当。精度对齐时最常用的方法

OpenMMLab·2022-11-25 19:53

深度学习日记（一）

好了，我就是这么一个三心二意的人，这几天又鸽了leetcode和61B开始搞这个东西，因为申请暑假实习的地方需要又DL框架基础，我就emmmm…查了一下找到了比较基础的教程，最后在b站上找到了这个【深度学习框架

Trance_Fu63·2022-11-25 19:53

模型部署入门教程（五）：ONNX 模型的修改与调试

如何不依赖深度学习框架，只用ONNX的API来构造一个ON

OpenMMLab·2022-11-25 19:23

pytorch模型推理提速

PyTorch是一种使用动态计算图形的常见深度学习框架，借助它，我们可以使用命令语言和常用的Python代码轻松开发深度学习模型。推理是使用训练模型进行预测的过程。

RichardorMu·2022-11-25 18:50

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