caffemodel

caffe测试单张图片

1、caffe提供了一个用已经训练好的caffemodel来分类单张图片的库(./build/examples/cpp_classification/classifica
_苏_·2020-07-11 10:23

Cannot copy param 0 weights from layer 'conv1'; shape mismatch.

当我使用训练好的caffemodel准备测试一下图片的时候，我定义了deploy.prototxt文件，然后利用bat脚本进行测试，发现报错，错误如下：错误解决：打开我的deploy.prototxt文件
一个可以顺利毕业的可人儿·2020-07-11 09:31

bvlc_googlenet.caffemodel模型及描述文件地址

bvlc_googlenet.caffemodel模型的下载地址：http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_googlenet.caffemodelbvlc_googlenet.prototxt
Smile@IT小女子·2020-07-11 07:27

Caffe——python接口学习(6)：用训练好的模型来分类新的图片

我们利用前面训练好的caffemodel模型和生成的deploy.prototxt文件，来对一个新的文件进行分类预测。
gufeng_1992·2020-07-11 06:05

caffemodel进行批量测试

原博客地址：https://www.2cto.com/kf/201707/659331.html1批量对图片进行分类在对单个图片进行分类就想知道如何批量对图片进行分类。自己搜索了一些资料，发现需要调用python，使用python文件实现目的。下面是批量对图片进行分类的代码(自己修改)：?#coding=utf-8#作用：可以用来批处理图片进行分类importosimportcaffeimport
SoftGit·2020-07-11 06:06

OpenCV-Python 绑定读取 训练好的caffe model 进行目标检测

pythondeep_learning_object_detection.py--imageimages/example_01.jpg\#--prototxtMobileNetSSD_deploy.prototxt.txt--modelMobileNetSSD_deploy.caffemodel
峰峰晶晶·2020-07-11 05:37

darknet(yolov2)移植到caffe框架

yolov2到caffe的移植主要分两个步骤：一、cfg,weights转换为prototxt,caffemodel1.下载源码：gitclonehttps://github.com/marvis/pytorch-caffe-darknet-convert.git2
dianmei0256·2020-07-11 05:47

如何批量获取指定路径下的图片的完整路径

昨天创建了新的c++工程调用caffe，用训练好的caffemodel对图片进行分类。后来想批量的处理图片，因此去学习了下c++如何批量获取指定路径下的图片的完成路径。
dianmei0256·2020-07-11 05:46

浅述python中argsort()函数的用法

由于想使用python用训练好的caffemodel来对很多图片进行批处理分类，学习过程中，碰到了argsort函数，因此去查了相关文献，也自己在python环境下进行了测试，大概了解了其相关的用处，为了怕自己后面又忘了
dianmei0256·2020-07-11 05:46

caffe进行finetune时出现＂shapeequals(proto) shape mismatch (reshape not set)＂的解决办法

声明：加载的caffemodel会根据你的net.prototxt文件里的各个layer的name来进行参数赋值。
dianmei0256·2020-07-11 05:16

Python接口调用已训练好的 caffemodel 测试分类

训练好caffemodel后，需要测试模型分类的正确率，caffe有python接口，可以调用已训练好的caffemodel测试分类。
cs24k1993·2020-07-11 04:58

使用opencv-dnn移植caffe-model到安卓手机上

opencv3.3.0+添加了dnn模块，支持常用的深度学习框架，如caffe、tf、torch、mxnet等，本博客主要是使用opencv的dnn模块，移植训练好的caffemodel到安卓手机上，主要参照官放教程
Evans_fly·2020-07-11 02:20

python接口调用已训练好的caffe模型测试分类

本次测试主要依靠的模型是在caffe模型里面自带训练好的结构参数：~/caffe/models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel
Baterforyou·2020-07-10 20:28

Caffe用训练好的模型测试图片

这是一个python脚本，用训练好的caffemodel来测试图片，接下来直接上代码，里面有详细解释，大部分你要修改的只是路径，另外在这个脚本的基础上你可以根据自己的需要进行改动。
AI之路·2020-07-10 18:48

python + pyqt +opencv

c++中引用caffemodel，预测结果一直不正确，但是在Python下引用就正确预测，很困惑，干脆把之前的c++程序全部换成python。
zzz321year·2020-07-10 18:23

caffe的python接口学习：用训练好的模型（caffemodel或者h5）来分类新的图片

）网络模型结构文件——deploy文件，该文件的生成可参考博文http://blog.csdn.net/u010417185/article/details/52137825（2）已经训练好的模型——caffemodel
修炼打怪的小乌龟·2020-07-10 18:11

用训练好的caffemodel对单个/批量图片进行分类

Build\x64\ReleasesetDEPLOY_DIR=D:\gaokun\caffe_train_test_toolsetCAFFEMODEL_DIR=D:\ChineseCharacterdata\caffemodel
dianmei0256·2020-07-10 16:55

使用caffe的python接口预测多张图片

一、前言根据前面博文使用lenet模型训练及预测自己的图片数据可得到训练得的caffemodel及其他相关的文件，回顾下My_FIle文件夹如下，predictPic文件夹中保存的是名为“0“～“9“的文件夹
ForeverYang2015·2020-07-10 15:28

caffe 从mnsit示例到自己创建数据集再到识别手写图片

按部就班，获取mnist数据集、创建lmdb、使用example文件训练，得到caffemodel，找了图片预测，错误率很高原因：mnist原始图片是黑底白字，找的图片是白底黑字。。。
Wiil·2020-07-09 06:56

caffe的solverstate的使用

我们在使用caffe训练过程中会生成.caffemodel和.solverstate文件，一个是模型文件，一个是中间状态文件（生成多少个取决于你自己设定的snapshot）。
Deep_IT·2020-07-08 12:44

在PC机的ubuntu14.04系统上实现ncnn加载caffe模型对目标进行分类

准备caffe网络和模型caffe的网络和模型通常是搞深度学习的研究者训练出来的，一般来说训练完会有train.prototxtdeploy.prototxtsnapshot_10000.caffemodel
一棹春风一叶舟·2020-07-08 11:24

【MNN学习四】基于MNN的MobileNetSSD测试

目录1.MobileNetSSD网络模型下载2.Caffe转MNN3.将MobileNetSSD_deploy.caffemodel.mnn进行量化4.在RK3399CPU上测试MobileNetSSD
Memory 旧城。·2020-07-07 23:26

解析caffe prototxt（2）：合并卷积层与BN层

/snapshots/pool_iter_5000.caffemodel'f=open(deploy1,'r')model=caffe.proto.caffe_pb2.NetParameter()##model
CDL_03·2020-07-07 22:06

caffe:生成、修改prototxt及caffemodel解析完整版

1.读取prototxtfromcaffe.protoimportcaffe_pb2fromgoogle.protobufimporttext_formatnet=caffe_pb2.NetParameter()solver=caffe_pb2.SolverParameter()f1=open('deploy.prototxt')f2=open('solver.prototxt')text_for
CDL_03·2020-07-07 22:06

caffe中train.sh参数解析

/solver.prototxtWEIGHTS=/home/aicrobo/caffe-yolo/firemodule/squeezenet_v1.0.caffemodel$CAFFE_HOME/build
Kaige_Zhao·2020-07-06 22:54

【openvino系列教程（二）】demo问题集锦——异常显示

的模型转换命令得到模型python3/opt/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer/mo.py--input_modelmodels/xxx.caffemodel
Kindle君·2020-07-06 10:29

windows下输出训练caffemodel的log日志并画出accuracy和loss曲线

1、在训练的指令后加入将日志导入文件的指令："..\caffe.exe"train--solver=E:/caffe/caffe-master/Build/x64/Release/lenet/lenet_solver.prototxt>./log/lenet_mnist.log2>&1会在log文件下生成：lenet_mnist.log.testlenet_mnist.log.train两个文件2
wuxianfeng1987·2020-07-06 07:55

TensorRT(1)--8-bit Inference

TensorRTBuildPhaseTensorRT需要三个文件去部署神经网络，其分别为：网络结构文件(deploy.prototxt)训练好的网络权值(net.caffemodel)每一个输出类别对应的标签文件
williamyi96·2020-07-06 07:33

Openvino 模型转换命令mo.py

deployment_tools/model_optimizer/mo.py查看其帮助信息：里面命令行参数较多，其中比较重要的参数为：-input_model:为输入的训练的模型，如果使用的是caffe训练的模型则应该为XXX.caffemodel
Huo的藏经阁·2020-07-06 04:53

caffe训练提示：Restarting data prefetching from start

最近一直调caffemodel，发现这个提示时有时没有，决定探究下。这个问题直接翻译就是从开始重新启动数据预取，如果假定每个数据都有序号的话，也就是将重新从0开始读取数据了。
乘风踏浪来·2020-07-06 04:31

用训练好的caffemodel来进行分类

JLU-IPVR听笙方法一：以手写字符mnist为例，使用bat文件，新建一个bat文件内容如下：classification.exeD:\experiment\data\lenet.prototxtD:\experiment\data\_iter_10000.caffemodelD:\experiment\data\train_mean.binaryprotoD:\experiment\data
听笙·2020-07-05 14:46

Caffe 的可视化 （三） caffe model 的可视化

Caffe的可视化（三）caffemodel的可视化以cifar10quicknet为例子，首先下载cifar10data并且训练得到model:#cdtothecafferootmark@ubuntu
sushiqian·2020-07-05 13:15

caffe特征可视化---python实现

我主要是对caffe/models/bvlc_reference_caffenet/路径下的模型和网络配置文件进行了测试，模型为bvlc_reference_caffenet.caffemodel，配置文件为
rs勿忘初心·2020-07-05 12:09

detections = net.forward() cv2.error:batch_norm_layer.cpp: (-215:Assertion failed) blobs.size() >= 2

我的模型为MobileNetSSD.caffemodel+deploy.prototxtdetections=net.forward()cv2.error:OpenCV(4.1.0)C:\
索隆啊·2020-07-05 06:34

【caffe实践】基于caffe的模型进行人脸检测和人脸数量统计

\models\face_detection.caffemodel
一名AI训练师·2020-07-05 03:27

Opencv 4.1.0加载caffe crnn模型中错误纠正

1.概述最近倒腾了一下Opencv加载caffemodel做inference的事情，使用的模型是使用的crnn文本识别模型（仓库地址：链接），使用的Opencv版本是4.1.0。
m_buddy·2020-07-04 23:59

YoloMark标记数据转VOC数据格式，再转LMDB给Caffe使用

在GPU上本来已经用YoloV2训练出了自己的模型，得到了Yolo下的cfg和weights模型文件，本来以为只要转换成Caffe对应的prototxt和caffemodel就可以加载到NCS上使用了，
lancevivi·2020-07-04 20:29

【OpenVINO】VGG-16的caffe模型转换成IR格式数据（.xml和.bin）

1.下载VGG_ILSVRC_16_layers_fc_reduced.caffemodel。
heiheiya·2020-07-04 17:50

Zynqnet(四)fgpa_top模块的weights.bin和input.bin的结构 VS darknet中权值和输入的结构

那么，如果对于非caffemodel，或者想对自己的CNN程序进行局部加速，怎么办？这里就需要搞清楚weights
crazyeden·2020-07-04 13:21

opencv可视化caffemodel

#coding=utf-8importnumpyasnpimportsys,osimportcv2importcsvimporttimenet_file=''caffe_model=''net=cv2.dnn.readNetFromCaffe(net_file,caffe_model)inScaleFactor=0.007843#CLASSES=('background','bicycle','m
老司机的诗和远方·2020-07-04 08:00

海思AI芯片（HI35xx）:tensorflow转caffemodel之两种框架下模型中变量名与层名之间的对应关系（映射关系）

摘要：要把自己的模型进行移植，后端的移植，前端的移植，前端一般都是用海思芯片（Hi3516DV300），只支持caffe，所以为了先测试时间得把tf的模型转成caffemodel。
荪荪·2020-07-04 08:02

【caffe】在windows下输出训练caffemodel的log日志并画出accuracy和loss曲线

作者：kusoGod链接：https://www.zhihu.com/question/49521165/answer/127675889来源：知乎caffe中其实已经自带了这样的小工具caffe-master/tools/extra/parse_log.shcaffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和caffe-master/tools/extra/p
荪荪·2020-07-04 08:32

海思AI芯片（HI35xx）:darknet转caffemodel

#ThecaffemoduleneedstobeonthePythonpath;#we'lladdithereexplicitly.caffe_root='/home/qif/smf/caffe/'#os.chdir(caffe_root)importsys#sys.path.insert(0,caffe_root+'python')sys.path.append(r'/home/qif/smf/
荪荪·2020-07-04 08:31

海思AI芯片（HI35xx）:tensorflow转caffemodel之模型参数转换

摘要：要把自己的模型进行移植，之前是后端的移植，最近前端也提了需求，前端一般都是用海思芯片(海思HI3516DV300)，只支持caffe，所以为了先测试时间得把tf的模型转成caffemodel。
荪荪·2020-07-04 08:31

海思AI芯片（HI35xx）:tensorflow转caffemodel之环境和权限问题

在pycharm中直接运行tf113tocaffe.py报错如下：cudnn_conv_layer.cpp:52]Checkfailed:error==cudaSuccess(30vs.0)unknownerror如下图所示：解决方法：在tf113tocaffe.py所在目录下，打开终端：sudopython3tf113tocaffe.py（重点是sudopython3）问题2：在终端运行：sud
荪荪·2020-07-04 08:31

海思AI芯片（HI35xx）:tensorflow转caffemodel之caffe和tensoflow结构参数的差异

摘要：要把自己的模型进行移植，之前是后端的移植，最近前端也提了需求，前端一般都是用海思芯片(海思HI3516DV300)，只支持caffe，所以为了先测试时间得把tf的模型转成caffemodel。
荪荪·2020-07-04 08:31

《深度学习——实战caffe》——绘制loss和accuracy曲线

如果不需要绘制曲线，只需要训练出一个caffemodel,直接调用solver.solve()就可以了。
频率52HZ·2020-07-04 01:19

海思AI芯片(Hi3519A/3559A)方案学习（十）将yolov3的darknet模型转换为caffemodel

所以任何使用其它框架训练出来的算法模型想要在nnie上进行推理必须先要将其转换成caffemodel。
ltshan139·2020-07-02 10:28

tensorflow框架到caffe框架的模型转换

本文参考以下系列内容：tensorflow2caffe(1):caffemodel解析，caffemodel里面到底记录了什么？
loveliuzz·2020-07-02 09:59

使用OpenCV_python中的DNN调用CaffeModel识别图像只需30行代码

OpenCV3.3开始正式支持DNN，有C++，Python的Sample，只要下载CaffeModel，识别图像的代码非常简洁。
zw010101·2020-06-30 19:38
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