caffe入门笔记第34页

python光速入门笔记2

目录1.pip工具的使用2.自定义模块(本质是py文件)2.1使用方法1import模块名2.2使用方法2from3.面向对象---类3.1类的介绍3.2类的定义3.3self关键字3.4构造函数和析构函数（也叫魔术方法）3.4.1构造函数3.4.2析构函数3.5类属性和对象属性3.5.1类属性的访问3.5.2对象属性的访问3.6修改类属性值3.7.1子类继承父类3.7.2带构造函数的继承3.7.

Evan_qin_yi_quan·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

OpenCV-入门笔记：像素直方图分布

importnumpyasnpimportcv2ascvimportmatplotlib.pyplotasplt#创建黑色图，观察像素分布img=np.zeros((200,200),np.uint8)plt.hist(img.ravel(),256,(0,255))plt.show()#黑色图中，创建灰色矩形，观察分布img=np.zeros((200,200),np.uint8)cv.rect

Bonjour_Amy·2022-12-27 08:02

docker 的入门笔记

docker的入门笔记date:2022-04-13lastmod:2022-11-22前言虚拟机和容器的区别？简单的说容器技术比虚拟机技术更快、占用更小、更方便移植维护部署。

Kearney form An idea·2022-12-27 05:06

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

深度学习入门笔记之DenseNet网络

目录设计理念DenseNet优势DenseNet的网络基本结构图DenseBlock模块参考资料论文：DenselyConnectedConvolutionalNetworks论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf代码的github链接：https://github.com/liuzhuang13/DenseNetMXNet版本代码（有ImageNet预

ysukitty·2022-12-26 16:37

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

深度学习入门笔记之VggNet网络

VGGNet是由牛津大学的视觉几何组（VisualGeometryGroup）和谷歌旗下DeepMind团队的研究员共同研发提出的，获得了ILSVRC2014（2014年ImageNet图像分类竞赛）的第二名，将Top-5错误率降到7.3%，在Top-5中取得了92.3%的正确率，同年的冠军是googlenet。目前使用比较多的网络结构主要有ResNet（152-1000层），GooleNet（2

ysukitty·2022-12-26 16:07

深度学习入门笔记之LeNet-5网络

一、基本简介LeNet5可以说是最早的卷积神经网络了，它发表于1998年。LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。论文原文地址http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf。二、LeNet网络的基本结构LeNe

ysukitty·2022-12-26 16:58

ILSVRC2012百度云下载及软链接设置

链接包含三个文件：ILSVRC2012_img_train.tar（train）ILSVRC2012_img_val.tar（val）caffe_ilsvrc12.tar.gz（meta）链接：https

DazeAJD·2022-12-26 11:21

【强化学习】入门笔记

强化学习，即通过智能体与环境的交互使智能体在环境中获得奖励的过程。智能体在环境中获取某种状态，强化学习中状态空间是高维空间，比如在自动驾驶中，输入可以是车载工业相机录制的视频序列，也可以是激光雷达录制的点云数据等。输出则是一个动作（决策），这里可以是车辆的航向角变化，速度变化等。决策会使智能体在环境中运动，而环境会根据智能体的运动输出下一个状态以及该动作带来的奖励。强化学习的过程就是奖励叠加最优化

言潇然·2022-12-26 08:52

MIGraphX框架解析

前言之前写过TNN框架解析，其实早在TNN之前我就研究过AMD开源的推理框架MIGraphX，MIGraphX的架构跟TNN完全不同，TNN其实还是受到Caffe的影响比较大，里面很多方面的设计都有Caffe

qianqing13579·2022-12-26 08:42

PyTorch转Caffe模型

PyTorch转Caffe模型这里使用的工具来自：PytorchToCaffe，主体代码如下：PytorchToCaffe-master|——Caffe||——caffe.proto||——caffe_pb2

xiaohe9275·2022-12-26 07:30

Caffe中BN层与CONV层的融合（merge_bn）

半年前写的博客，今天发现没有发出去，还好本地有md的文档，决定重新发一下毕竟网上来回抄袭的blog太多了，代码质量也莫得保证今天需要用pytorch融合下bn层，写个脚本稍后再传到csdn上原理BN层的融合即为将caffe

心态已炸_沉迷学习·2022-12-26 07:30

FastReID 从pytorch到caffe （一）制作自己的数据集

FastReID从pytorch到caffe（一）制作自己的数据集0.初识ReID1.Market-1501数据集2.制作自己的数据集MyData0.初识ReIDReID，全拼为Re-identification

wangxiaobei2017·2022-12-26 07:00

FastReID 从pytorch到caffe （二）训练reid模型

FastReID从pytorch到caffe（二）训练reid模型1.fast-reid框架2.训练模型2.1注册数据类2.2Config配置文件2.3训练模型2.4数据增强3.验证模型精度1.fast-reid

wangxiaobei2017·2022-12-26 07:00

pytorch的caffe最大池化时的区别

caffe的PoolingLayer有round_mode与pytorchMaxPooling中的ceil_mode对应，不过caffe里面默认是ceil，而pytorch默认是false。

cv-daily·2022-12-26 07:00

chinese-ocr-lite（pytorch）转 caffe

chinese-ocr-lite转caffe前言将https://github.com/DayBreak-u/chineseocr_lite/tree/master其中的crnn_lite_dense_dw.pth

mqyw29995·2022-12-26 07:29

caffe模型转pytorch模型

转换基本流程：1）创建pytorch的网络结构模型；2）利用caffe来读取其存储的预训练模型，用于读取caffe模型的参数；3）遍历caffe加载的模型参数；4）对一些指定的key值，需要进行相应的处理和转换

猫猫与橙子·2022-12-26 07:29

FastReID 从pytorch到caffe （三）pytorch到caffemodel，融合conv和bn层

FastReID从pytorch到caffe（三）pytorch到caffemodel，融合conv和bn层1.Conv和BN融合源代码2.在caffe转换中加入conv、BN融合在模型量化中，卷积层与

wangxiaobei2017·2022-12-26 07:28

caffe2_detectron_ops_gpu.dll“ or one of its dependencies一种可能解决方案

之前电脑太卡了，我把他重置了一下。后来我发现，我的pytorch用不了了，一运行就报下面这个错误Traceback(mostrecentcalllast):File"D:/1Apython/Pycharm_pojie/Semantic_segmentation/pytorch_segmentation-master/train.py",line4,inimporttorchFile"D:\Anac

正在学习的浅语·2022-12-26 04:22

嘉楠k210方案模型移植的简单梳理

它目前支持的深度学习模型类型有tensorflowtflite,caffe1.0以及onnx。值得注意的是，这3个模型类型所支持的算子有限，这会导致复杂些模型不能在k210上运行。

ltshan139·2022-12-26 03:57

人脸检测--S3FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector

S3FD:SingleShotScale-invariantFaceDetectorICCV2017Caffecodewillbeavailable本文针对基于anchor的检测器对小的人脸检测率低的问题进行了分析和改进

O天涯海阁O·2022-12-25 19:30

Pandas | Pandas入门 DataFrame的常用函数(DVwP笔记)

看到个不错的入门笔记。记录下Pandas中有关DataFrame常用的函数，包括数据读取、清理和可视化。防丢失。

买猫咪的小鱼干·2022-12-25 18:07

DJL教程 1.3 常用的AI人工智能框架及选择

、提供大量预先训练的模型缺点：1、文件不清楚2、它基于一种不流行的语言LuaKeras优点：1、使用方便2、容易扩展3、在CPU和GPU上无缝运行4、与其他框架无缝协作缺点：1、无法有效地用作独立框架Caffe

一码|Yma·2022-12-25 13:48

ImportError cannot import name BytesIO when import caffe

转自：https://github.com/BVLC/caffe/issues/1549IamtryingtomakecafferunningonmymachineequippedwithUbuntu12.04LTS.AfterfinishingallthestepsontheInstallationpage

CH-Yuan·2022-12-25 09:06

【深度学习图像识别课程】神经网络系列：（2）keras框架学习和学生录取实战

、对rank进行one-hot编码4、GPA/GRE归一化5、切分训练集、测试集6、生成特征、目标7、定义模型8、训练模型9、评估模型一、神经网络框架学习神经网络包：keras,Tensorflow,caffe

有石为玉·2022-12-25 08:52

keras入门笔记2:我们来玩卷积层（ Convolution Layer）～一层卷积层分类Mnist！

哈啰哈啰～继之前的：keras深度学习入门笔记附录1：让我们看看有多少种让搭建好的模型开始跑的方式（fit和trainonbatch）https://blog.csdn.net/timcanby/article

timcanby·2022-12-25 04:34

caffe学习笔记（11）：多任务学习之HDF5Data类型数据集生成

最近开始研究多任务学习（multi-tasklearning，MTL），先分享给大家：本文主要讲述数据集的建立，HDF5Data类型用于处理多标签数据，在网络中定义为：layer{name:"data"type:"HDF5Data"top:"data"top:"label"include{phase:TRAIN}hdf5_data_param{source:"list_train.txt"batc

guyunee·2022-12-24 20:04

caffe-windows 配置和cifar10数据集训练

本篇，将开始对分类器的探索！本人选用的是开源世界现在最流行的深度学习架构，至于为何怎么选，因为看到别人都这么选。。至于别的会不会更好，以后再说吧，有更深入的研究会跟大家分享。第一步是下载，这个没什么说的。值得说的是版本问题，本人下载的是最新版本的，但你看到的时候可能已经有新的更新，这个时候你可以选择下载最新的（可能会遇到文章中没有提到的错误），也可以下载我后面会给出的DEMO（10个下载积分，不要

宿魄man·2022-12-24 18:01

MTCNN算法与代码理解—人脸检测和人脸对齐联合学习

github.io/MTCNN_face_detection_alignment/index.html论文：https://arxiv.org/abs/1604.02878代码：官方matlab版、C++caffe

CVAIDL·2022-12-24 16:42

ubuntu18.04安装nvidia驱动以及cuda10.0,cudnn

显卡驱动安装注意事项1.nvidia驱动，cuda，cudnn三者的版本是相互对应的，必须要确保版本一致2.caffe等库安装时对新版本的cuda11.0+可能不支持，目前建议安装cuda10.0版本及其对应的驱动

SCH0·2022-12-24 15:01

Openpose的使用经历

在跑项目中自带的样例时可以准确的识别出图片中的，在openposedemo中设置正确的参数才能够，对面部的关键点进行保存，在识别面部之前，调试出现报错缺少动态链接库dll文件（ucrtbase.dll）就是这个组件，是因为使用getcaffe.bat

KItoali·2022-12-24 12:36

OpenPose学习笔记

简介OpenPose是基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架写成的开源库，可以实现人的面部表情、躯干和四肢甚至手指的跟踪，不仅适用于单人也适用于多人，同时具有较好的鲁棒性。

三只文子是围到你转·2022-12-24 12:36

Openpose官方编译及其训练模型

portable版本无需编译运行3.win端unity版本的运行4.Ubuntu端代码编译运行openpose快速运行方式1.Openpose官方开源代码准备本开源代码在链接:openpose.该模型是基于Caffe

基础打牢实践为王·2022-12-24 12:36

OpenPoseDemo的用法

gflags.ccgflags_completions.ccgflags_reporting.cclogging.ccvlog_is_on.ccflags.hppgflags.cc位于FlagsfromC:\Users\guillaume\work\caffe-builder

AlexDish·2022-12-24 12:35

PaperNotes(15)-图神经网络、PyG极简版入门笔记

图神经网络概况1.GNN,GCN,GE的区别2.图卷积的通式--矩阵该如何作用2.1实现12.2实现22.3实现33.PyTorchgeometric3.1PyG内置数据集3.1.1ENZYMESdataset3.1.2Cora3.2PyG自定义数据集3.2.1Data构建简单的图结构3.2.2Dataset3.2.3InMemoryDataset一文读懂图卷积GCN(https://zhuanl

小陈同学-陈百万·2022-12-24 12:31

【caffe】fcn+VOC2012 将自己的单通道数据集转换为三通道（RGB）图形并附色

经历了一周caffe的苦，楼主终于配置好了，利用fcn训练自己的数据时，发现自己的数据居然是单通道的数据，不能识别，这可急坏了楼主，赶紧百度，终于发现了大佬的解决办法，写在这里供大家参考。

木灬唯紫·2022-12-24 11:41

Pytorch~ONNX

这个就是在说说为什么这么做~~~（1）Pytorch转ONNX的意义一般来说转ONNX只是一个手段，在之后得到ONNX模型后还需要再将它做转换，比如转换到TensorRT上完成部署，或者有的人多加一步，从ONNX先转换到caffe

whaosoft143·2022-12-24 09:25

caffe+ubantu16.04+opencv3+pycaffe配置指南

locationNum=22.caffe配置详见blog.csdn.net/u013915633/article/details/498679473.一些配置时会出现的问题：a.hdf5无法找到：blog.csdn.net

美滋滋的小猫猫·2022-12-24 09:13

ubantu16.04+CPU+caffe+opencv3+python2.7+运行MNIST+问题汇总

目录：前言GPU版本正文安装依赖库一安装BLAS安装python安装opencv安装依赖库二下载Caffe如果安装的是opencv30编译Caffe配置pycaffe运行MNIST问题汇总前言：按照Caffe

VictorLeeLk·2022-12-24 09:10

各种深度学习模型与框架的文件后缀名

神经网络、深度学习和机器学习模型文件后缀名：ONNX(.onnx,.pb,.pbtxt)Keras(.h5,.keras)CoreML(.mlmodel)Caffe2(predict_net.pb,predict_net.pbtxt

曹席鹤·2022-12-24 06:13

OpenCV(六)利用OpenCV的DNN模块实现图像的识别

二、DNN模块介绍原创为：深度学习模块-DNN在OpenCV3.3版本发布中把DNN模块从扩展模块移到了OpenCV正式发布模块中，当前DNN模块最早来自Tiny-dnn，可以加载预先训练好的Caffe

段段努力上分·2022-12-24 06:05

Opencv基础入门笔记01

opencv入门基础笔记01：利用opencv读取图片，修改图片大小以及保存图片我们都知道，做笔记是十分有利于加深自己对知识的理解与掌握以及日后的复习！！！所以，我想记录自己学过的opencv基础，加深自己的理解以及方便以后自己复习或者发现新的知识点能补充。环境介绍：vs2017,opencv3.4版本，python3.7.2，pycharm社区版我将用c++语言以及python实现相同的open

雨夜※繁华·2022-12-24 03:40

Opencv基础入门笔记03

Opencv入门基础笔记03：Mat对象的使用Mat对象我们在学习图像处理的过程一直在接触，那么它到底是个什么东西呢?Mat对象的起源：当OpenCV1.0发布时候没有Mat对象，是个C语言风格的数据结构IPlImage来表示内存中图像对象，但是OpenCV开发者在做复杂图像处理算法分析与计算时候，创建了很多IplImage这样的数据结构，偶尔最后可能忘记释放内存了，这样算法就有了内存泄漏，导致开