caffe入门笔记

pytorch入门笔记01

Pytorch张量该笔记从02开始后面是pytorch官网上的60分钟入门篇，我自己翻译的，翻译的不太好，凑活看哈哈哈。。。标量（0D）只包含一个元素的张量为标量。类型通常为FloatTensor或LongTensorimporttorchx=torch.rand(10)x.size()向量（1D）importtorchx=torch.FloatTensor([1.0,2.0,3.0,4.0])o
哈土奇·2023-01-20 21:38

PyTorch入门笔记

PyTorch入门笔记PyTorch与TensorFlow的区别：PyTorch：动态计算图，DynamicComputationGraphTensorFlow：静态计算图，StaticComputationGraphPyTorch
Grin*·2023-01-20 21:36

Nginx入门笔记

目录Nginx快速入门1.启动，停止和重新加载Nginx配置2.配置文件的结构3.提供静态内容服务(静态网站)4.设置简单的代理服务器5.设置FastCGI代理Nginx进程和运行时控制1.主进程和工作进程2.控制NginxNginx配置文件Nginx配置Web服务器1.虚拟服务器2.配置位置3.使用变量4.返回特定状态码5.重写URI请求6.重写HTTP响应7.处理错误Nginx配置静态内容服务
Mr.简锋·2023-01-20 12:54

OpenCV Error: Requested object was not found (Requested blob “data” not found........

用opencvdnn模块调用caffemodel时OpenCVError:Requestedobjectwasnotfound(Requestedblob原因：deploy.prototxt有问题，第一层本来是这样
sinat_41852207·2023-01-20 12:49

Caffe训练深度学习网络的暂停与继续

方法1：临时暂停暂停：Ctrl+z重新开始：fg回车这种方法是用于临时暂停Caffe训练，暂停后可以以完全相同的配置从断点处继续训练。
rrr2·2023-01-20 12:41

用自己的数据训练MobileNetV2-SSDLite

 前面的文章介绍了如何安装caffe并切换到ssd分支，如何添加对ReLU6的支持，以及如何安装和使用MobileNetV2-SSDLite。
JR_Chan·2023-01-20 08:49

install numpy for arm64

.pip有时失败，大神提供的whl版本有限，有时与python、pytorch、opencv等冲突2.源码编译目前没有成功3.在安装pytorch-1.8.0时，同时安装好了numpy-1.21.2和caffe2
路与舟·2023-01-19 21:16

四，安装caffe

1，首先执行protoc--version，查看系统内安装的protoc编译器的版本，通常新的系统是没有安装的2，创建anaconda虚拟环境：安装python环境condacreate-ncaffe_py3python
yanlizhong62·2023-01-19 20:08

Ubuntu16.04 + python3.5（系统自带）+ caffe +cuda9.2

python默认版本切换参照：https://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/992214172、配置最终caffe文件前请参考https://blog.csdn.net
ytusdc·2023-01-19 20:08

记录配置faster rcnn（caffe）CPU版本遇到的问题

运行Faster-Rcnn代码与Faster-Rcnn一样Faster-Rcnn官方也是采用caffe作为框架.首先将项目克隆到本地(需要挂代理)Makesuretoclonewith–recursivegitclone
weixin_30393907·2023-01-19 20:06

Ubuntu18.04 编译caffe到anaconda环境（anaconda3.5.2.0,python3.6）

目录编译步骤出现的错误具体的修改文件如下，修改部分Crtl+F找LT就能看到编译步骤先是依赖走起sudoapt-getinstalllibprotobuf-devsudoapt-getinstalllibleveldb-devsudoapt-getinstalllibsnappy-devsudoapt-getinstalllibopencv-devsudoapt-getinstalllibhdf5
Lebranium_T·2023-01-19 19:59

安装caffe所用到的Makefile（opencv装得3.4.0，cuda9.0）

#在caffe目录下输入sudogeditMakefile，按照以下进行修改。
E_miss·2023-01-19 19:29

golang入门笔记——kitex

WSL的安装由于Kitex并不支持Linux，所以需要首先安装WSL2WSL一句话来说就是微软出的一个虚拟机工具Win11下安装WSL2的步骤为：1.“开始菜单”搜索功能，打开“启动或关闭Window功能”2.勾选以下功能1.适用于Linux的Window子系统2.虚拟机平台3.微软商店搜索wsl，点击安装4.安装完打开，安装完之后输入用户的账号密码如果安装过程中出现下面这种情况：说明内核没有更新
小张同学该努力了·2023-01-19 13:03

简单的opencv入门笔记（python）

系列文章目录简单的opencv入门笔记（python）前言自从我的STM32板子被烧了以来，就开始学python。学完一点语法，就开始找点项目做，练练手，今天也算刚好把opencv给简单入门了。
电子厂预备员·2023-01-19 12:46

caffe中LRN的实现

http://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/42032013LRN全称为LocalResponseNormalization，即局部响应归一化层，具体实现在CAFFE_ROOT
abcabsd·2023-01-18 16:29

Caffe：Layer的相关学习

【原文：https://yufeigan.github.io/2014/12/09/Caffe%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B03-Layer%E7%9A%84%E7%
查志强·2023-01-18 16:59

Caffe各层的参数设置（在prototxt文件中设置)

Caffe各层的参数设置（在prototxt文件中设置)这些参数定义在include/caffe/proto/caffe.proto文件中如果要查看某种层的参数，请展开本文的目录，点击相应的条目来跳转syntax
正统之独孤求败·2023-01-18 16:28

caffe训练时候的 unknow solver type /unknown layer type错误

解决办法：1.写一个头文件，名称为caffe_reg.h，内容如下：#pragmaonce#ifndefCAFFE_REG_H#defineCAFFE_REG_H//layer#include#include
dongxia_dl·2023-01-18 16:28

android caffe lib so,.build_release/lib/libcaffe.so：对‘cv::VideoCapture::set(int, double)’未定义的引用...

githubRefineDet编译时报错：.build_release/lib/libcaffe.so：对‘cv::VideoCapture::set(int,double)’未定义的引用.build_release
马汉东·2023-01-18 16:23

caffe的classification封装dll

为了能在自己的项目中调用caffe框架，所以需要将caffe封装成dll。并将封装好的内容拷贝出来，直接放到项目中，项目移植之后同样能工作的起来。
弹与征鸿·2023-01-18 16:52

Caffe源码（一）：math_functions 分析

目录目录主要函数caffe_cpu_gemm函数caffe_cpu_gemv函数caffe_axpy函数caffe_set函数caffe_add_scalar函数caffe_copy函数caffe_scal
seven_first·2023-01-18 16:22

工程配置（三） vs2015+Caffe配置自己的工程

Win10+vs2015+Caffe动（静）态库配置自己的工程转载请注明原出处：http://blog.csdn.net/ouyangfushu/article/details/79546566作者：SyGoingQQ
SyGoing·2023-01-18 16:49

[转]caffe源码解析 — caffe.proto

原文地址引言要看caffe源码，我认为首先应该看的就是caffe.proto。
yuanCruise·2023-01-18 16:49

caffe网络模型中各层功能的详解

Layer（层）是Caffe中最庞大最繁杂的模块。
马卫飞·2023-01-18 16:49

caffe源码分析-layer

本文主要分析caffelayer层，主要内容如下：从整体上说明下caffe的layer层的类别，以及作用通过proto定义与类Layer简要说明下Layer的核心成员变量;Layer类的核心成员函数1.
FishBear_move_on·2023-01-18 16:45

caffe.proto

syntax="proto2";packagecaffe;//Specifiestheshape(dimensions)ofaBlob.messageBlobShape{repeatedint64dim
limengjuhanxin·2023-01-18 16:45

Caffe 中的 LRNLayer

Caffe中的LRNLayer支持两种模式：CrossChannel：为人们所熟知的局部响应归一化，在AlexNet中提出，并在一些早期网络中使用；WithinChannel：Caffe中独有的实现，未见网络中应用
图波列夫·2023-01-18 16:41

在Caffe中自定义Layer:矩阵相乘Matmul

原作者链接如下：https://blog.csdn.net/feifei884431/article/details/52232381
zhw864680355·2023-01-18 12:11

caffe中卷积计算是如何使用通用矩阵乘法（GEMM）实现的？

首先有一个问题：Q：对于一个I*W*H输入图像，要求输出维度为W'*H'*256需要多少个卷积核？A：第一种说法:由于输入channel是I且输出channel为256，如果将卷积核看做2纬的化，需要I*256个卷积核。第二种解法：如果将一个卷积核看做一个三维矩阵的话，每个矩阵为I*K*K，那么就需要256个卷积核。显然第一种说法是最易于理解的，但是对于计算机来说第二种是最易于实现的。具体实现步骤
皮肉古拉姆·2023-01-18 12:10

caffe的卷积层的乘积运算的优化

https://hal.inria.fr/file/index/docid/112631/filename/p1038112283956.pdfcaffe的卷积计算的优化来自这篇paper,实际上就是将卷积核矩阵和
weixin_34185512·2023-01-18 12:09

海思开发：mobilefacenet 模型： pytorch -＞ onnx -＞ caffe -＞ nnie

一、前言最近有空，把之前的项目梳理记录一下，惠已惠人。我的demo代码二、详情人脸模型是在pytorch下训练的，工程文件用的是这个：MobileFaceNet_Tutorial_Pytorch训练完成之后，先转为onnx模型并做简化，代码如下：defexport_onnx():importonnxparser=argparse.ArgumentParser()#parser.add_argume
tang-shopping·2023-01-18 12:39

Caffe 中Eltwise层详解

Eltwise:element-wiseeltwiselayer是caffe提供的按元素操作层。
BlackEyes_SY·2023-01-18 12:09

Caffe常用算子GPU和CPU对比

通过整理LeNet、AlexNet、VGG16、googLeNet、ResNet、MLP统计出的常用算子(不包括ReLU)，表格是对比。PreluCpu版Gpu版for(inti=0;i0?in[index]:in[index]*slope_data[c];}Im2colCpu版：Gpu版本channel_size=height*width;for(intchannel=channels;chan
weixin_30781107·2023-01-18 12:09

Caffe 中convolution的计算

Caffe里用的是CHW的顺序，有些library也会用HWC的顺序（比如说CuDNN是两个都支持的），这个在数学上其实差别不是很大，还是一样的意思。
biulibiuli·2023-01-18 12:08

caffe数学运算

caffe_cpu_gemmC=αATransABTransB+βCC=\alphaA^{TransA}B^{TransB}+\betaCC=αATransABTransB+βCvoidcaffe_cpu_gemm
limengjuhanxin·2023-01-18 12:08

梳理caffe代码math_functions(一)

转载http://blog.csdn.net/langb2014/article/details/50986678先从caffe中使用的函数入手看看：[cpp]viewplaincopy#include
ZhikangFu·2023-01-18 12:07

矩阵乘法算子caffe实现

目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、公式推导二、相关代码1.setuplayer2.reshape3.forward4.backward5.完整代码总结前言我在onnx模型转caffe
超级电冰箱·2023-01-18 12:07

小白win10装caffe(gpu)教程参考+网盘资源matlab+vs+anaconda+cuda10等

win10装caffe(gpu)本机环境配置：Win10专业版+rtx2060(重装的系统，不带显卡驱动，网上有人说cuda10自带驱动，所以建议不要驱动)环境配置：1.vs2015(c++)2.Git3
qq_38102943·2023-01-18 10:21

openpose配置成只使用cpu运行

1.caffe配置如下:注释掉USE_CUDNN:=1注意：重新编译caffe之后不要忘记重新生成生成caffe.ph.h2.openpose配置cmake-DGPU_MODE=CPU_ONLY-DUSE_MKL
小小一剑侠·2023-01-18 00:52

【姿态估计】Ubuntu16.04下配openpose（CPU版）【白痴教程】

文章目录前言一、前期准备0.以下是我的失败经历：1.下载openpose及其模型和依赖项2.禁用anaconda3.安装Cmake-GUI4.安装opencv和caffe5.python先决条件二、正式安装
温温最可爱·2023-01-18 00:49

SSD文章解读

//blog.csdn.net/u010440456/article/details/81483145论文题目：SSD:SingleShotMultiBoxDetector论文链接：论文链接论文代码：Caffe
樨潮·2023-01-17 12:11

JAVA入门笔记——JDK和IDEA环境安装、helloworld

JAVA入门笔记1java版本2JDK、JRE、JVM3安装JDK3.1卸载原有jdk3.2安装jdk4cmd运行Hello.java5运行机制5.1编译型5.2解释型6IDEA安装7IDEA创建hello
半斤烧白·2023-01-17 09:08

MacOS Mojave10.14.6 搭建Caffe

Caffe深度学习框架是比较老的，要不是要做一些特殊硬件相关的工作，我也不会想去配置Caffe，所以大家能用TF和MXNet尽量用吧，或者caffe2。
JonahMoon·2023-01-17 09:29

yolo目标检测软件 c语言,深度学习目标检测之——YOLO-v3目标检测（windows端调用）...

Yolo-v3基于darknet框架，该框架采用纯c语言，不依赖来其他第三方库，相对于caffe框架在易用性对开发者友好(笔者编译过数次caffe才成功)。
曙Ouba·2023-01-17 08:29

海思NNIE reshape only support C/H/W,not N!

简单的一个googlenet，转成caffe。这是proto这是ruyi量化时报的错caffe转wk遇到了这个问题：reshapeonlysupportC/H/W,notN!
FeboReigns·2023-01-16 22:14

yolo模型转换：pytorch -＞ onnx -＞ caffe

第一步：pytorch转onnx（pytorch版，yolov3-9.0开始提供脚本export.py）（1）设置onnx算子版本（按需）修改代码：torch.onnx.export(model,img,f,verbose=False,opset_version=12,input_names=['images'],为：torch.onnx.export(model,img,f,verbose=Tr
一洛玉壶冰·2023-01-16 16:55

keras，mxnet ,pytorch，onnx测试代码 ,to onnx 代码, caffe 测试

1、keras读取一张图片测试，转换onnximportnumpyasnpfromkeras.preprocessingimportimageimportkeras2onnximportonnxruntimeimportcv2fromPILimportImagedefkeras_onnx_test():img_path='./data/vehicle_0002.jpg'img=cv2.imread
贝猫说python·2023-01-16 16:24

mxnet to onnx to caffe，步骤以及问题解决

/article/details/906726952、onnx经过简化操作去除onnx自己加的层https://github.com/daquexian/onnx-simplifier3、onnxtocaffe
贝猫说python·2023-01-16 16:54

onnx2caffe的一些经验

onnx2caffe的一些经验1背景2环境2.1onnx转换环境2.2caffe转换环境3步骤3.1pytorch2onnx3.2onnx瘦身3.3onnx2caffe4经验4.1opset_version
Ray_Tang_·2023-01-16 16:23

TensorRT 命令行程序trtexec常用用法

/trtexec--help可以看到命令行支持的所有参数项:===ModelOptions===--uff=UFFmodel--onnx=ONNXmodel--model=Caffemodel(default
Arnold-FY-Chen·2023-01-16 16:23
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