caffemodel 第2页

caffe的python接口deploy生成caffemodel分类新的图片

目录caffe的python接口生成deploy文件训练好的模型caffemodel分类新图片caffe的python接口生成deploy文件如果要把训练好的模型拿来测试新的图片，那必须得要一个deploy.prototxt

·2022-06-29 16:49

window10 VS2015 C++ 使用 caffe 模型

C++使用caffemodel首先列出了一些参照的文章，但是自己并没有完全按照这些配置，但是有重要参考价值。

woha1yo·2022-06-02 07:20

caffe图像分类教程_实践详细篇-Windows下使用Caffe训练自己的Caffemodel数据集并进行图像分类...

三:使用Caffe训练Caffemodel并进行图像分类上一篇记录的是如何使用别人训练好的MNIST数据做训练测试。上手操作一边后大致了解了配置文件属性。

weixin_39683144·2022-06-02 07:38

OpenCV实现多目标追踪

OpenCV实现多目标追踪项目框架各代码块分析完整代码及资源下载连接实验框架，使用的模块实验框架如下├──mobilenet_ssd├──MobileNetSSD_deploy.caffemodel└─

qq903952032·2022-03-11 07:44

Caffe Cifar10模型测试及可视化

模型各层数据和参数可视化]，加了一点自己的注释(http://www.cnblogs.com/denny402/p/5105911.html)先用caffe对cifar10进行训练，将训练的结果模型进行保存，得到一个caffemodel

不会积·2021-06-14 07:23

irregular notes——model type，foward&backward

Caffe中的网络模型是利用文本protocolbuffer（prototxt）语言定义的，学习好的模型会被序列化地存储在二进制protocolbuffer（binaryproto）.caffemodel

sunsimple·2021-05-15 18:22

使用Python，OpenCV和深度学习进行全面嵌套边缘检测

和深度学习的全面嵌套边缘检测1.效果图2.全面嵌套边缘检测与Canny边缘检测2.1Hed与Canny边缘检测对比2.2.项目结构2.3deploy.prototxt,hed_pretrained_bsds.caffemodel

程序媛一枚~·2021-05-08 18:56

Pytorch_模型转Caffe（三）pytorch转caffemodel

文章目录Pytorch_模型转Caffe（三）pytorch转caffemodel1.Pytorch下生成模型2.pth转换成caffemodel和prototxt3.

wangxiaobei2017·2020-12-21 14:15

Pytorch_模型转Caffe（一）解析caffemodel与prototxt

文章目录Pytorch_模型转Caffe（一）1.Caffe简介2.Caffe进行目标检测任务3.Caffe五大组件4.caffemodel5.通过caffemodel解析train.prototxt6

wangxiaobei2017·2020-12-17 13:34

opencv通过dnn模块调用openpose 网络实现人体姿态预测

下载openpose对应数据集的与训练模型（caffemodel）本文采用的是coco数据集，拥有18个点，openpose网络的caffe模型权重文件。

aLLLiyyy·2020-10-12 15:50

根据BN裁剪模型channel

0.5np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)MODEL_FILE='********.prototxt'#模型文件PRETRAIN_FILE='*********.caffemodel

qq_32799915·2020-09-17 05:19

NCNN实战

licc92·2020-09-16 23:29

华为海思 AI 芯片 (Hi3559A V100) 算法开发（六）基于 caffe 人脸识别项目 Python 实现

XMing666·2020-09-16 19:56

关于YOLOv3转为caffemodel中一点问题

//blog.csdn.net/Chen_yingpeng/article/details/80692018提供的yolov3_darknet2caffe.py脚本实现了darknet-yolov3到caffemodel

xunan003·2020-09-16 17:42

darknet-yolov3转caffemodel

下载https://github.com/ChenYingpeng/caffe-yolov31.修改CMakeLists.txt主要修改交叉编译器为x86_64编译，修改自己的caffe路径（其中caffe.proto中增加upsample层），修改自己的opencv路径cmake_minimum_required(VERSION2.8)project(sysDetectSpeed)#setupt

xunan003·2020-09-16 17:42

海思AI芯片(Hi3519A/3559A)方案学习（二十七）python3引起darknet模型转换caffe失败的原因分析

问题描述在海思学习系列中，我们已经写了一篇文章来介绍如何将darknet模型转换成caffemodel（https://blog.csdn.net/avideointerfaces/article/details

ltshan139·2020-09-16 17:32

海思AI芯片（35xx）:yolov3的darknet模型转caffemodel模型

修改.cfg文件，class类别数目，根据自己数据计算出来的anchor的值解决办法：加sudo权限：sudopython问题：ImportError:dynamicmoduledoesnotdefineinitfunction(init_caffe)如下图所示：解决办法：sudopython3原因在于：综合，最终命令为：sudopython3yolov3_darknet2caffe.pyyolo

荪荪·2020-09-16 17:29

nnie学习一、生成wk文件

目前，nnie只支持caffemodel，windows上有两种方法生成wk文件，第一种是cmd里敲命令，第二种是利用ruyistudio。

fenglan8764·2020-09-16 11:05

【深度学习框架Caffe学习与应用】第四课 Caffe可视化工具

有一个专门用于画网络结构图的py文件：caffe/tools/draw_net.py2.2也可以通过在线可视化工具，网址如下：http://ethereon.github.io/netscope/#/editor2.caffemodel

soldier123333·2020-09-15 12:01

使用MATLAB加载训练好的caffe模型进行识别分类

在进行下面的实验前，需要先对数据进行训练得到caffemodel，然后再进行分类识别c_demo.mfunction[scores,maxlabel]=c_demo(im,use_gpu)%Addcaffe

IT远征军·2020-09-15 11:59

caffe学习日记--lesson6: 常用的caffemodel下载链接

caffe学习日记--lesson6：caffemodelcaffe的伯克利主页：http://caffe.berkeleyvision.org/caffe的github主页：https://github.com/BVLC/caffecaffe的models:http://dl.caffe.berkeleyvision.org/

鲁点点的读书笔记·2020-09-13 16:55

caffe环境配置

从零到一：caffe-windows(CPU)配置与利用mnist数据集训练第一个caffemodel一、前言本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程。

Chasen_y·2020-09-13 14:02

【OpenCV】124 OpenCV DNN 基于SSD实现对象检测

/models/ssd/MobileNetSSD_deploy.caffemodel";config_text="..

肉食动物刘小胖·2020-09-13 12:58

caffe缺少NCCL库导致不能多GPU训练问题(改makefile版)

多GPU联调时遇到问题，如果正常用caffe的多gpu训练而不加初始化模型，末尾加--gpu=0,1，不会有问题；然而当用pretrained模型finetune网络时，如--weights=xxx.caffemodel

wudi_X·2020-09-13 07:46

对抗生成网络SRResNet 改编失败和原因分析

github(caffe)下载了两个模型（生成网络）SRResNet-MSE_74s_sb_iter_180000.caffemodelSRResNet-MSE_74s_sb_iter_285000.caffemodel

juebai123·2020-09-13 05:29

人脸检测的性能对比

detector"],"deploy.prototxt"])modelPath=os.path.sep.join([args["detector"],"res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel

pkuyjxu·2020-09-12 22:19

这个脚本可以测试yolov3转换为caffemodel的性能

/caffe-master/build/examples/yolo/yolov3_detect.bin\dpu.prototxt\dpu_10000.caffemodel\/home/test/darknet

Ceri·2020-09-12 13:04

resnet.caffemodel

http://blog.csdn.net/baidu_24281959/article/details/53203757

weixin_33736649·2020-09-11 22:30

解决caffe训练target_blobs.size ==source_layer.blobs_size incompatible number of blobs for layer conv1_1

solver=E:/caffe/examples/*****/netModel/*****_solver.prototxt--weightsE:\code\*****\*****\*****_model.caffemodel

dongxia_dl·2020-09-11 18:07

【caffe】从模型中获取中间层的输出

首先需要两个文件：1.caffemodel和deploy.prototxt2.网络输入的数据文件以及需要输出的那一层的名字下面以VGG_face为例：（我需要获取pool5的输出）#coding=utf

杨海er·2020-09-11 12:52

训练好caffemodel后，提取人脸图片的特征向量

这篇博客主要介绍下用C++代码，提取出一张人脸图片的特征向量，这里的网络，是上文中用到了centerloss的网络，根据论文里介绍的，我们提取出人脸图片以及该图片的上下翻转图各自经过网络在fc5层输出的特征向量，然后将两者拼起来，形成一个2倍维数的特征向量，该特征向量表征了这个人脸。这样子，我们计算出一对待验证的人脸图片各自的特征向量后，就可以计算相似度了，这里用余弦相似度。同样的，作为C++爱好

真小假·2020-09-10 22:25

Caffe学习：使用pycaffe读取caffemodel参数

#!/usr/bin/envpython#引入“咖啡”importcaffeimportnumpyasnp#使输出的参数完全显示#若没有这一句，因为参数太多，中间会以省略号“……”的形式代替np.set_printoptions(threshold='nan')#deploy文件MODEL_FILE='caffe_deploy.prototxt'#预先训练好的caffe模型PRETRAIN_FIL

jiarenyf·2020-09-10 18:18

caffe：测试每一层的时间

在caffe的目录下在terminal中运行以下命令用以测试已经训练好的caffemodel的accuracy：（或者将以下命令放在.sh文件中运行）.

BigCowPeking·2020-08-26 15:59

caffe-matlab（1）：caffe的接口matlab——一个demo

matlab接口，也就是pymat测试一个caffe/matlab/demo/下的分类的demo：classifycation_demo.m1)首先下载bvlc_reference_caffenet.caffemodel

一颗行走的大白菜·2020-08-26 13:24

tensorflow2caffe(3) : 如何将tensorflow框架下训练得到的权重转化为caffe框架下的权重参数

在前两期专栏tensorflow2caffe(1)和tensorflow2caffe(2)中，笔者向大家介绍了caffemodel文件类型下的参数架构和如何取出tensorflow框架下训练参数。

jiongnima·2020-08-26 13:09

Caffe solver 配置和基本概念

train-test.prototxt网络定义文件，也可以分开定义>此文件用于定义训练或者测试使用的神经网络xxx.caffemodel训练完成之后得到的神经网络权重文件>用这个文件可以重载训练之后得到的网络权重

Airy·2020-08-24 13:16

OpenCV/DLib人脸检测

opencvhaarcascade检测：haarcascade_frontalface_alt.xmlopencvdnn模块加载预训练模型：res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel

落叶_小唱·2020-08-24 10:51

Caffe框架下OPenMV的机器学习（七）生成OPenMV二进制文件

我们将这两个脚本拷贝到根目录下，然后继续编写批处理文件，pythonnn_quantizer.py--gpu--model^路径/***训练参数文件***.prototxt^--weights路径/***训练模型文件***.caffemodel

欣欣以向荣·2020-08-23 06:48

利用LFW对人脸识别模型进行精度评测

卤煮：非文艺小燕儿本博地址：利用LFW对人脸识别模型进行精度评测通过caffe进行人脸识别网络训练后，得到caffemodel。通常大家在LFW人脸数据集上对该模型进行精度验证。

非文艺小燕儿_Vivien·2020-08-22 12:29

faster-rcnn demo.py详解

Faster-rcnndemo.py详解#程序功能：调用caffemodel，画出检测到的人脸并显示#用来指定用什么解释器运行脚本，以及解释器所在位置，这样就可以直接执行脚本#!

该用户不存在-·2020-08-22 02:45

py-faster-rcnn_caffemodel对人脸进行标注

本程序在py-faster-rcnn/tools/demo.py的基础上进行修改程序功能：利用训练好的caffemodel，对人脸进行标注[python]viewplaincopy#!

lien0906·2020-08-22 02:26

py-faster-rcnn标注FDDB人脸便于其在FDDB上进行测试

本程序是在py-faster-rcnn/tools/demo.py的基础上进行修改的程序功能：用训练好的caffemodel，对FDDB人脸进行标注，便于其在FDDB上进行测试#!

XZZPPP·2020-08-22 01:15

py-faster-rcnn demo.py解析

/tools/demo.py--netmyvgg即可运行#程序功能：调用caffemodel，画出检测到的人脸并显示#用来指定用什么解释器运行脚本，以及解释器所在位置，这样就可以直接执行脚本#!

XZZPPP·2020-08-22 00:53

【深度学习：目标检测】 py-faster-rcnn demo.py解析

/tools/demo.py--netmyvgg即可运行[python]viewplaincopy#程序功能：调用caffemodel，画

荪荪·2020-08-22 00:21

[opencv][原创]opencv的官方caffe模型人脸检测是怎么训练出来的

弄的，下面是原话：Thisisabriefdescriptionoftrainingprocesswhichhasbeenusedtogetres10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel.ThemodelwascreatedwithSSDframeworkusingResNet

FL1623863129·2020-08-20 22:57

RetinaFace：C++调用caffemodel的极简例程

RetinaFace的人脸检测模型，据说性价比优于MTCNN，想做成dll让其他部分调用（虽然dll还不会做）今天实现了C++调用，不需要安装caffe，也不需要CUDA，装个opencv4.0+就可以了。需要的有：Windows10vs2017opencv4.2.01、新建项目，配置opencv库vs2017里面VisualC++新建项目，空项目。我一般习惯把opencv安装在C:/opencv

律政先锋张益达·2020-08-20 22:51

OpenCV+深度学习的人脸检测

需要用到两个文件：deploy.prototxt和res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel。

任一泱·2020-08-19 15:47

feature extraction

模型：caffe/models/bvlc_alexnet/bvlc_alexnet.caffemodel网络：caffe/models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt网络为已经训练好的网络

猴猴猪猪·2020-08-19 02:50

利用训练好的参数模型对图片进行分类

deploy=root+'examples/myMnist/lenet.prototxt'#deploy文件caffe_model=root+'examples/myMnist/_iter_3000.caffemodel

HowHardYouAre·2020-08-17 22:02

用已有的模型来训练自己的数据集（finetune）

这次的数据集和上篇博客中自己训练的数据集是一样的，按照上次的步骤，生成train_lmdb,val_lmdb和均值文件2.下载已有的模型这里用的是caffenet模型，下载bvlc_reference_caffenet.caffemodel

小白aaa·2020-08-17 15:29

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