caffemodel

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。
ltshan139·2019-04-08 23:30

从.caffemodel/.caffemodel.h5提取Caffe模型的参数

系列博客目录：Caffe转Pytorch模型系列教程概述目录一、通用的提取参数方法1、编译Caffe2、打印.caffemodel的网络参数3、保存.caffemodel的网络参数二、提取.caffemodel.h5
原我归来是少年·2019-03-22 17:34

Caffe转Pytorch模型系列教程 概述

目录零、知识储备以及步骤说明1、知识储备2、步骤说明一、把Caffe的模型转换为Pytorch模型1、可视化Caffe的网络模型2、从.caffemodel提取参数3、调试转换后的Pytorch模型零、
原我归来是少年·2019-03-22 17:41

【Python】Caffe 模型转换 Caffe2 模型 (支持多输入 / 多输出)

ModelTranslatorfromCaffetoCaffe2用于将Caffe模型转换为对应Caffe2模型的Python脚本官方提供了一个基础版本，经修改和优化后，已支持多输入/多输出的网络在Caffe中，网络模型通常存储于pre-trained.caffemodel
狂风摆渡Alex·2019-03-22 11:10

海思AI芯片(Hi3519A/3559A)方案学习（二）RuyiStudio安装

mapper是文件格式转换的插件，即将caffe的模型文件*.caffemodel转换
ltshan139·2019-03-18 18:52

cv2 手势识别

下载模型权值文件：http://posefs1.perception.cs.cmu.edu/OpenPose/models/hand/pose_iter_102000.caffemodel下载protofile
cchangcs·2019-02-27 17:28

opencv3.4.3的DNN模块调用bvlc_googlenet.caffemodel实现图像分类

DNN模块官方文档：https://docs.opencv.org/3.4.3/d6/d0f/group__dnn.html#ga29d0ea5e52b1d1a6c2681e3f7d68473a1.OpenCV3.4.3DNN模块介绍最早在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模型
菜鸟知识搬运工·2019-02-25 16:20

opencv+caffe 基于CNN的年龄性别检测实例demo（c++）

环境配置visualstdio2017配置openCVCNN使用caffe的age_net.caffemodel框架原理讲解基于2015CVPR的论文，《AgeandGenderClassificationusingConvolutionalNeuralNetworks
Elylicery·2019-02-24 23:28

AdaIN-风格转换之生成流程

先把三个模型用Opencv转换成文本格式，decoder.t7和decoder-content-similar.t7成功了.而vgg_normalised.t7转化不了，哪个vgg_normalised.caffemodel
juebai123·2019-02-11 12:27

opencv dnn模块 示例(4) 目标检测 object_detection (3) caffe SSD

fromhttps://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSDssd_caffe:model:“MobileNetSSD_deploy.caffemodel”config
CVer_holic·2019-02-01 13:18

深度学习：查看修改caffemodel中的数据

参考文章：https://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/72904526https://stackoverflow.com/questions/37159655/set-caffe-net-parameters-via-string/38845573读取boolReadProtoFromBinaryFile(constchar*filename,M
微风❤水墨·2019-01-25 09:41

MobileNet v2 学习笔记-网络结构 网络规模和参数规模

学习笔记-网络结构网络规模和参数规模ubantu18.04下,使用python接口查看ubantu18.04下,使用python接口查看使用python读取别人生成好的xxx.prototxt和xxx.caffemodel
a80852477·2019-01-24 11:04

caffe笔记: VGG16预训练模型微调

caffemodel文件里面保存着网络
赶只鸡·2019-01-21 20:31

YOLOv3使用笔记——yolov3 weights转caffemodel

https://github.com/ChenYingpeng/caffe-yolov3原工程作者在TX2上实现将yolov3模型转换成caffemodel并调用。
Gotta-C·2019-01-17 17:46

opencv3.4.2调用训练好的Openpose模型

这里不做特别多的介绍，先把源代码和数据放出来～实验数据模型文件：pose_iter_440000.caffemodel.protxt文件：https://github.com/opencv/opencv_extra
Oliver Cui·2018-12-29 15:37

【Caffe】Caffe版MobileNet实操

github代码：https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe有Mobilenet-V1，Mobilenet-V2的prototxt和caffemodel；EvaluateMobileNetv1
Taily老段·2018-12-28 12:32

Caffe在Win10上的CPU配置以及运行第一个手写体数字识别的caffemodel

Caffe在Win10上的CPU配置：操作系统：Windows10编译环境（必选）：VisualStudio2013Ultimate版（VisualStudio2013Ultimate版免费获取地址：http://download.microsoft.com/download/9/3/E/93EA27FF-DB02-4822-8771-DCA0238957E9/vs2013.5_ult_chs.i
jancis·2018-12-19 09:17

【手把手AI项目】十、利用量化工具caffe-int8-convert-tools实现caffemodel量化(double32->int8)

一、前言相关网页https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/quantized-int8-inferencehttps://github.com/BUG1989/caffe-int8-convert-tools一般都是先prune再量化。二、下载其实这篇早就写完了一直没发，手动狗头。先用git下载代码gitclonehttps://github.com/BUG1989
Che_Hongshu·2018-12-18 20:55

python读取.caffemodel文件

想读取预训练好的.caffemodel文件的信息，了解模型参数和结构importcaffe.proto.caffe_pb2ascaffe_pb2caffemodel_filename='resnet101
黄鑫huangxin·2018-10-19 22:40

caffe的python接口学习（6）：用训练好的模型（caffemodel）来分类新的图片

原文地址为：caffe的python接口学习（6）：用训练好的模型（caffemodel）来分类新的图片经过前面两篇博文的学习，我们已经训练好了一个caffemodel模型，并生成了一个deploy.prototxt
xfxf996·2018-09-24 16:56

caffe训练模型微调（fune tuning）

由于从零训练自己的网络需要很大的数据集和运算时间，并且效果不敢保证，因此很多时候我们采用已经训练好的模型caffemodel，对其进行微调，从而得到我们需要的模型。
haizi_20060684·2018-09-18 10:15

PyTorch学习笔记(9)——nn.Conv2d和其中的padding策略

一.Caffe、Tensorflow的padding策略在之前的转载过的一篇文章——《tensorflowckpt文件转caffemodel时遇到的坑》提到过，caffe的padding方式和tensorflow
sooner高·2018-09-12 18:48

caffe-windows(CPU)配置与利用mnist数据集训练第一个caffemodel

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。
CVAIDL·2018-09-03 14:56

tensorrt介绍

TensorRT处理流程基本处理过程：1>caffemodel转化gie的model，或者从磁盘或者网络加载gie可用的model；2>运行GIE引擎（数据提前copy到GPU中）；3>提取结果二、TensorRT
csuzhaoqinghui·2018-08-28 16:05

Movidius 计算棒 树莓派平台 纯api配置 安装

树莓派本身无法编译caffemodel变为movidius专用模型。所以还要在主机上面配置完整版ncsdk。如有需要请看我的另一篇文章。
ourkix·2018-08-06 10:08

解析caffe生成的caffemodel文件

要想了解caffe生成的caffemodel文件里的内容，我们就需要解析.caffemodel文件（caffemodel里不仅存储了权重和偏置等信息，还存储了整个训练网络的结构信息，即.prototxt
走的那么干脆·2018-07-29 20:09

Caffe学习1-图像识别与数据可视化

本文采用深度学习库caffe做图像的识别与分类，所用模型为caffemodel。
haoji007·2018-07-21 21:34

caffe之保存和读入caffmodel文件

首先Solver类在Step(intiters)中调用了Snapshot()函数,在voidSolver::Snapshot()函数中能看到保存caffemodel文件的重要函数SnapshotToBinaryProto
ForeverYang2015·2018-07-14 09:21

Caffe学习系列(16)：caffemodel 权重可视化

设置好solver.prototxt后，我们可以把训练好的模型保存起来，如lenet_iter_10000.caffemodel。
Lavi_qq_2910138025·2018-07-06 16:06

【SSD】用caffe-ssd框架MobileNet网络训练自己的数据集

【2017.11.20解决此问题】2.无法用MobileNet提供的caffemodel做finetune。【2017.11.3解决此问题】【2017.11.03更新】成功转换成ncnn格式。
intjun·2018-06-21 12:26

利用已有Caffemodel进行风格迁移

1首先在https://github.com/fzliu/style-transfer把代码下载下来，另外主要这个代码基于pycaffe的，需要将pycaffe编译好。注意：编译pycaffe的时候可能会遇到提示缺少Python27_d.lib，解决方案参考以下博文，https://blog.csdn.net/kele_imon/article/details/79137876可以完美解决，若有问
kele_imon·2018-06-14 16:41

Caffe C++ 调用: Check failed: registry.count(type) == 1(0 vs. 1) Unknown layer type...

当我在配置好的C++项目中调用Caffemodel来测试模型时，需要deploy.txtcaffemodelmean.binaryprotolabel.txt有遇到如下的错误信息：然后仔细查看cmd窗口输出的错误信息发现是如下的信息
Chris_zhangrx·2018-06-13 10:14

使用训练好的caffemodel，对测试图像做自动分类预测

笔者硕士阶段论文研究方向为：基于卷积神经网络的绘画图像分类研究，需要使用训练好的caffemodel，对测试绘画图像进行分类和预测其类别。
XZZPPP·2018-06-02 11:38

caffe目标检测模型训练全过程（二）python加载caffemodel分类

继上篇caffe目标检测模型训练全过程（一）脚本、数据准备与制作之后，我们训练出来了其模型，如图所示：models2_iter_70000.caffemodel就是需要调用的模型，70000表示模型训练了
dyingstraw·2018-04-22 20:54

测试一个训练好的caffe模型

并没有看到给定输入看到真正的输出，这个时候需要测试一下训练出来的模型，实际查看一下效果,其中用到的配置文件和网络模型在caffe的目录下都有，自己测试自己的模型时需要修改为自己的*.prototxt和*.caffemodel
dyh02016·2018-04-22 07:03

caffe部署模型，在无caffe环境的机器上运行

训练好caffe模型后，通过加载deploy.prototxt文件和caffemodel，可以执行模型的推理过程，通过make编译后，该推理过程的cpp代码会被编译成可执行文件（.bin文件），通过在caffe
keep_forward·2018-04-18 19:28

OpenCV-DNN使用SSD网络目标检测

SSD_300x300_iter_120000.caffemodeldeploy.prototxt以上数据可以由这里下载得到(或者直接下载本工程)，使用的是基于Caffe+VOC0712数据集训练出来的caffemodel
KayChanGeek·2018-04-17 19:57

《深度学习——实战caffe》——利用mnist数据集训练好的lenet_iter_10000.caffemodel模型测试一张自己的手写体数字

1、利用模型lenet_iter_10000.caffemodel测试单张手写体数字所需要的文件：（1）待测试图片（自己画的也行，网络上下的也行）；需要注意的是，不管是什么格式，都要转换为28*28大小的黑白灰度图像
频率52HZ·2018-04-16 19:53

MTCNN训练整理

PNet在训练阶段的输入尺寸为12*12,RNet的输入尺寸为24*24,ONet的输入尺寸为48*48.PNet网络参数最小，ceffemodel仅有28.2KB,所以速度最快.RNet的网络参数次之，caffemodel
bingqingsuimeng·2018-04-16 13:16

OpenCV-DNN使用CaffeModel实现手写数字识别

开发环境VS2013+OpenCV3.4.1+Qt5.8.0+Caffe实验准备lenet_iter_5000.caffemodel//Caffe使用LeNet网络结构迭代训练5000次的modellenet_iter
KayChanGeek·2018-04-13 19:33

python使用训练出的caffemodel模型

环境模型：训练出的caffemodel模型标签：synset_word.txtmean：train_mean.npy使用上一篇我们训练出了caffemodel模型，来给c++程序调用。
San_Junipero·2018-04-13 16:18

SSD神经网络+opencv的人体识别

结合SSD的caffemodel和net就可以实现图片中人体的检测，其实SSD可以识别21种物体，具体的物体大家看代码里面有写直接上代码#include#include#include#include#
furuit·2018-03-23 20:40

调用caffemodel中的权重赋值给自己的网络

调用预训练好的caffemodel，将其权重赋值给自己网络中的对应层。
Crazy-Monica·2018-03-16 14:44

caffemodel的剪枝与压缩(二)

利用NetworkSlimmng对FSSD进行prune,在voc07上获得79.64的map,TITANX上150FPS的效果，链接：https://github.com/dlyldxwl/fssd.pytorch觉得都有用的看官朋友们，给个star随便写了点注释,代码贴上来了,写的比较粗糙,很容易看懂,无需多言.#coding:utf-8#bychenyhimportcaffeimportnu
Dlyldxwl·2018-03-09 21:47

caffemodel的剪枝与压缩(二)

利用NetworkSlimmng对FSSD进行prune,在voc07上获得79.64的map,TITANX上150FPS的效果，链接：https://github.com/dlyldxwl/fssd.pytorch觉得都有用的看官朋友们，给个star随便写了点注释,代码贴上来了,写的比较粗糙,很容易看懂,无需多言.#coding:utf-8#bychenyhimportcaffeimportnu
Dlyldxwl·2018-03-09 21:47

用训练好的caffemodel对单个/批量图片进行分类

用训练好的caffemodel对单个/批量图片进行分类一、单个图片进行分类这个比较简单，在*.bat文件中输入以下代码：@echooffsetBIN_DIR=D:\caffe\caffe-windows
CVAIDL·2018-03-07 14:38

tensorflow ckpt文件转caffemodel时遇到的坑

转自：http://www.cnblogs.com/unclelin/p/6984436.htmltensorflowckpt文件转caffemodel时遇到的坑在做tensorflow模型转caffe
sooner高·2018-03-06 09:25

加载caffemodel做图像分类（windows+vs2013）

要根据已有caffemodel等文件进行图像分类，需要阅读classification.cpp文件，然后在此cpp文件基础上修改相应代码即可。
Angela_qin·2018-03-03 13:22

caffemodel的剪枝与压缩(一)

利用NetworkSlimmng对FSSD进行prune,在voc07上获得79.64的map,TITANX上150FPS的效果，链接：https://github.com/dlyldxwl/fssd.pytorch觉得都有用的看官朋友们，给个starcaffemodel里每一层的卷积核维度为ouput-channel×input-channel×height×weight.本篇博客是针对每一个维
Dlyldxwl·2018-02-09 15:18

caffemodel的剪枝与压缩(一)

利用NetworkSlimmng对FSSD进行prune,在voc07上获得79.64的map,TITANX上150FPS的效果，链接：https://github.com/dlyldxwl/fssd.pytorch觉得都有用的看官朋友们，给个starcaffemodel里每一层的卷积核维度为ouput-channel×input-channel×height×weight.本篇博客是针对每一个维
Dlyldxwl·2018-02-09 15:18
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