caffe学习手册第27页

【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

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

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

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

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

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

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

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

计算机视觉工具：Detectron2学习手册（二）训练自己的数据集

Detectron2环境配置，在本专栏上一篇文章环境配置一数据集准备由于我的数据及标注类型是PASCALVOC格式，现需要做一个格式转化，转化为COCO数据集格式，其实Detectron2是支持对PASCAL-VOC类型数据进行训练的，但为了更加好的队训练结果进行评价，这里还是使用COCO格式数据集：原文件夹目录如下：Annotations–000001.xml–000002.xml–…Image

sapienst·2022-12-25 19:57

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

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

【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

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