caffe入门笔记第33页

Person search 学习二

FastR-cnn是基于caffe的，所以首先做的就是编译caffe

昨日、今日、明日·2023-01-01 15:45

Person Search 学习一

https://github.com/ShuangLI59/person_search一、Caffe编译-cmakecdcaffe/

昨日、今日、明日·2023-01-01 15:15

matlab cnn 局部最大值,Matlab实现CNN（一）

由于大多高校在校生使用matlab比较多，而网上的教程代码基本都基于caffe框架或者python，对于新入门的同学来

春喃·2022-12-31 17:47

[总结]ubuntu16.04下 caffe 遇到的一些错误及解决方法

环境：ubuntu16.04+cuda9.2+pycharm+python2.71.noCUDA-capabledeviceisdetected没有匹配的cuda,所以重新安装显卡驱动就解决了参考：https://blog.csdn.net/flowrush/article/details/802543012.ImportError:Nomodulenamedgoogle.protobuf.int

可恶！·2022-12-31 16:59

本地缓存实现Caffeine

@ConfigurationpublicclassCaffeineCacheConfig{@BeanpublicCacheitemCache(){returnCaffeine.newBuilder().

开码·2022-12-31 13:38

本地缓存天花板-Caffeine

前言caffeine是一款高性能的本地缓存组件，关于它的定义，官方描述如下：Caffeineisahighperformance,nearoptimalcachinglibrary.翻译过来就是Caffeine

Hello姜先森·2022-12-31 13:02

第十七周学习周报（20180625-2018060701）

第十七周学习周报一、本周学习情况1、李宏毅老师的机器学习课程学完2、完成了机器学习课程后面的部分作业3、学习了LeNet-5模型4、看了caffe识别手写数字的源码二、学习笔记LeNetLenNet-5

viqsoul·2022-12-31 12:13

ubunut14.04配置caffe时出现 error while loading shared libraries: libopencv_core.so.3.2: cannot open share

ubunt14.04在配置caffe时到了makeruntest这一步时，出现了如下的错误errorwhileloadingsharedlibraries:libopencv_core.so.3.2:cannotopensharedobjectfile

lypsunway·2022-12-31 09:33

AWS人工智能主题学习月：深度学习入门笔记

目录一、深度学习入门课程的学习重点二、简单介绍一下深度学习和神经网络1.深度学习2.神经网络3.深度学习储备知识拓展三、深度学习生产生活实际案例四、深度学习的框架介绍总结深度学习是机器学习中的一种方法，它利用多层神经网络来学习数据的特征表示。近年来，深度学习在许多领域取得了巨大的成功，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。深度学习使用多层神经网络来解决各种问题。神经网络由输入层、隐藏层和输出层

牛大了2022·2022-12-31 09:53

使用caffe-tensorflow 转换 caffenet ，vgg16 ，vgg19，resnet50/101/152等模型及下载

github项目地址https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow需要提前安装caffe和pycaffe注意PYTHONPATH是否在环境变量中在modelzoo

哀酱·2022-12-31 08:02

Caffe 实践 - 基于 ResNet101 的 Multi-label 多标签标注的训练与部署

Caffe实践-基于ResNet101的Multi-label多标签标注的训练与部署以前曾尝试过修改CaffeImageDataLayer源码的方式来读取多个labels-ImageMultilabelDataLayer

AIHGF·2022-12-31 08:00

caffe实现基于Resnet的多标签分类

具体实现方法参考了caffe实现多label输入(修改源码版)1。本文意在作为学习笔记，方便日后查阅，并具有实际可操作性，给后面的学习者提供一些指导。

brooklyn_1900·2022-12-31 08:00

【OpenCV】基于ResNet和Caffe模型的图像分类

一、准备文件ResNet-50-deploy.prototxt定义模型结构配置文件ResNet-50-model.caffemodel实际层权重训练模型文件classes.txt标签文件文件资源查看此链接文件下载

粒子白·2022-12-31 08:59

【MindStudio训练营第一期】课程实例：基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类

实现目标该样例主要是基于CaffeResNet-50网络（单输入、单Batch）实现图片分类的功能。

华为账号hw_Zixin 小鱼儿梦想＋·2022-12-31 08:58

pt/pth模型节点名称不同

问题描述：yolov5转caffe,再ruyi工具量化，再海思相机上推理，之前的流程没有问题，过了一段时间报错了，量化时prototxt文件节点名称报错。

cv-daily·2022-12-31 07:41

基于opencv,openpose及caffe模型库实现手势识别

目前，在网上大部分实现手势识别的算法，都是基于肤色检测和凸包检测。此算法虽然运算速度较快，但最大的弊端就是对手势背景要求较高（也就是说只要背景有跟皮肤类似的颜色出现，就很难将手势分割出来），抗干扰能力较差，且人体其他部位（如头部）对算法实现的影响也比较大。基于此，本文主要采取openpose中手部20个关键点检测，通过比较各个关键点之间的位置关系，来实现精度较高、抗干扰能力较强的手势识别算法。op

彭艺·2022-12-30 19:17

PyTorch 3 - 模型相关方法

文章目录创建模型模型初始化、参数保存/加载模型自动求导梯度函数损失函数mse二分类bce多分类模块的组合ONNX将pytorchmodel转为onnx格式将caffee2导入onnx模型使用onnx将pytorch

伊织code·2022-12-30 14:13

ModuleNotFoundError: No module named 'google' 问题解决方案

最近在编译caffe时，一直被ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'google'这个问题所困扰，编译环境是ubuntu18.04+anconda3+python3.6，尝试了各种方法

倾情一剑·2022-12-29 23:01

Atlas深度学习模型转换及运行

转换方法有两个主流的方法onnx->CaffeModel->om（最主流）onnx->om使用第一种方法看似麻烦，多了一步，但其实这种转换方式的好处有很多可以通过修改prototxt的方式实现对网络结构的修改

小菜鸡也有大佬梦·2022-12-29 23:28

caffe2官方文档Loading_Pretrained_Models中，读取网络参数pb文件时的RuntimeError解决方法

在Loading_Pretrained_Models.ipynb中，导入预训练参数和网络结构的程序段如下：#Readthecontentsoftheinputprotobufsintolocalvariableswithopen(INIT_NET,"rb")asf:init_net=f.read()withopen(PREDICT_NET,"rb")asf:predict_net=f.read()

努_力_学_习·2022-12-29 22:07

高性能缓存Caffeine的基本使用方式

文章目录介绍性能比对使用方式一、Population（缓存类型）1.Cache2.Loading3.Asynchronous(Manual)4.AsynchronouslyLoading二、Eviction（驱除策略）1.Size-based（基于容量）2.Time-based（基于时间）3.Reference-based（基于引用）三、ExplicitRemovals（显示删除）1.直接删除2.

码拉松·2022-12-29 15:06

python如何训练图片_python+caffe训练自己的图片数据流程

1.准备自己的图片数据选用部分的Caltech数据库作为训练和测试样本。Caltech是加州理工学院的图像数据库，包含Caltech101和Caltech256两个数据集。该数据集是由Fei-FeiLi,MarcoAndreetto,Marc'AurelioRanzato在2003年9月收集而成的。Caltech101包含101种类别的物体，每种类别大约40到800个图像，大部分的类别有大约50个

weixin_39862669·2022-12-29 14:10

移动端推理框架总结Android NNAPI, TFLite GPU, Hexagon NN, Samsung Eden and MediaTek Neuron delegates

1.AndroidNNAPI：一个基于安卓系统的可在移动设备上运行与机器学习相关的计算密集型操作的C语言API，NNAPI降为更高层次的构建和训练神经网络的机器学习框架（TensorflowLite，Caffe2

善plusplus·2022-12-29 13:33

TensorRT 入门(7) INT8 量化

文章目录0.前言1.sampleINT81.1实例简介1.2扩展阅读2.sampleINT8API2.1实例简介2.2扩展阅读3.PythonCaffeMNISTINT80.前言TensorRT提供了FP16

清欢守护者·2022-12-29 11:23

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

【大数据入门笔记(仅供个人参考)】

目录前言:常识:Mysql关键字:DDL:DML:DQL:内连接:开窗函数约束:DQL:SQL语句执行顺序:SQL语句细节:多表操作:ETL(extract,transform,load)Kettlekettle问题解决:Superset:重点案例:电商案例数据库JDBC前言:大数据不是Java,技术细节不是最重要的,关键还是分析问题和解决问题的能力个人笔记会经常更新关于大数据MySQL更多细节操

测量纠缠叠加·2022-12-29 10:31

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

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

【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

python深度学习入门笔记全面总结！！（持续更新）

前言之前有过断断续续地学习深度学习的经历对深度学习有一定的了解包括激活函数，损失函数，卷积，池化这种基本概念对CNN，RNN，ResNet都有一定的了解去年参加的项目里还和队友一起做了个基于CNN的智能搜索引擎（没记错的话还花里胡哨地用了点jieba分词）不过当时才刚刚大二，知识体系漏洞很大，项目全靠带现在再翻翻当时的源码都得费好大劲才能回想起来在写什么。。。而想想自己到底学了点什么深度学习，又很

JOKECHEN66·2022-12-28 14:09

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

吴恩达机器学习入门笔记7-神经网络

7神经网络解决特征数量过多，线性回归与逻辑回归算法参数过多的情况7.1M-P神经元模型神经元接收其他n个神经元传递的输入信号，加权和作为总输入值，与神经元阈值比较，再通过激活函数处理产生神经元输出，激活函数为sigmoid函数，是设定在神经元上的函数，典型的激活函数为sigmoid函数7.2感知机最简单的神经网络，输入层仅接收外界信号，输出层为M-P神经元，可容易实现逻辑与或非运算，感知机权重学习

杰斯洛兰德·2022-12-28 12:41

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

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

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

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

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

Python光速入门笔记1

官方文档教程3.11.1Documntation(python.org)目录1.bool型：2.整形3.float4.complex复数，可以进行复数运算5.list序列[],和数组类似，但它可添加元素6.字符串类型，7.结构控制语句7.1if表达式：7.2while语句：7.3for循环8.字典8.1字典的定义8.2字典的访问8.3字典里添加新的键值对8.4字典在内存中的访问原理8.5字典的遍历

Evan_qin_yi_quan·2022-12-27 09:41

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