prototxt

深度学习21天实战caffe学习笔记《4 : Caffe依赖包解析》

Caffe依赖包解析1、ProtoBuffer:从.prototxt文件读取到内存【.proto记录了模型训练所需要的超参数（eg：solver.prototxt）】caffe中把它当做权值和模型的载体
女王の专属领地·2017-11-23 09:59

使用pycaffe读取caffemodel参数（保存到txt文件）

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
浩瀚之水_csdn·2017-11-18 11:30

caffe记录错误

之后预测时将自己生成的deploy.prototxt也同样替换成mnist中的lent.prototxt,就发生这个报错。原因：原始shape不一致，同时又很明确的指出了是cov1层出现的错误。
coimzhu·2017-11-09 09:38

caffe 功能层之Eltwise层

假设输入（bottom）为A和B，如果要实现element_wise的A+B，即A和B的对应元素相加，prototxt文件如下：layer{name:"eltwise_layer"type:"Eltwise"bottom
小小小富·2017-11-06 10:57

Caffe傻瓜系列(6):solver及其配置

运行代码一般为#caffetrain--solver=*_slover.prototxt在DeepLearning中，往往lossfunction是非凸的，没有解析解，我们需要通过优化方法来求解。
伊藤炫·2017-11-03 19:36

tensorflow2caffe(4) : caffemodel的生成与tensorflow2caffe框架转换的总结

在笔者的上一篇博客中，提到了如何从tensorflow框架下提取出模型参数并转化为caffe框架下的模型参数，并在最后生成了一个1.1GB的.prototxt格式的参数文件，该文件里面主要记录了网络架构以及各层对应的参数
jiongnima·2017-11-03 14:39

Caffe下使用draw_net.py绘制lenet网络结构图

也就是将网络模型由prototxt变成一张图片。
HMHx2_YY·2017-11-03 00:10

cifar数据集训练

/mean.binaryproto该数据集可在cifar10_quick_slover.prototxt里修改配置训练和测试模型./exa
Cristal_yin·2017-11-02 18:10

机器学习-学习笔记 MNIST Fine-tuning(一)

在原有数据集上进行微调我们之前训练好了mnist，我们可以修改lenet_solver.prototxt如下#Thetrain/testnetprotocolbufferdefinitionnet:"exam
DLNU-linglian·2017-10-25 20:34

梯度爆炸

措施：1.减小solver.prototxt中的base_lr，至少减小一个数量级。
家在北方·2017-10-23 21:53

ResNet-34 prototxt

name:"ResNet-34"layer{name:"data"type:"Data"top:"data"top:"label"include{phase:TRAIN}transform_param{mirror:truecrop_size:224mean_value:104mean_value:117mean_value:123}data_param{source:"../ilsvrc2012
This is bill·2017-10-20 20:14

Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) Unknown layer type: ConvolutionDepthwise

在部分Caffe版本的MobileNet和ShuufleNet的deploy.prototxt文件中我们可能会用到type为ConvolutionDepthwise的层。
Chris_zhangrx·2017-10-18 21:12

ShuffleNet在Caffe框架下的实现

下面是所包含的文件：作为一个深度学习方面的小白，刚开始真的是一头雾水，在之前的Caffe框架使用中，只是单纯的会把别人的deploy.prototxt，train.prototxt,solver.prototxt
Chris_zhangrx·2017-10-18 21:36

ShuffleNet在Caffe框架下的实现

下面是所包含的文件：作为一个深度学习方面的小白，刚开始真的是一头雾水，在之前的Caffe框架使用中，只是单纯的会把别人的deploy.prototxt，train.prototxt,solver.prototxt
Chris_zhangrx·2017-10-18 21:36

如何对prototxt文件绘制网络的结构图并可视化

1.caffe深度学习网络(.prototxt)在线可视化工具：NetscopeEditor网址：http://ethereon.github.io/netscope/#/editor将.prototxt
大白机器人·2017-10-13 13:47

caffe中网络结构的可视化

具体实现如下>>python/caffe/python/draw_net.pytrain.prototxtnet.png用python命令执行draw_net.py实现train.prototxt的网络结构并保存在
devil_08·2017-10-10 09:18

Caffe solver 配置和基本概念

必备的文件solver.prototxt训练求解的配置文件>此文件用于训练神经网络时配置网络该如何学习。
Airy·2017-09-15 00:00

caffe python 图片训练识别 实例

，resize），训练样本以及验证样本的lmdb的生成,以及mean_filemean.binaryproto生成caffe中模型的定义，主要是修改caffeAlexnet训练文件train_val.prototxt
FishBear_move_on·2017-09-09 21:41

caffe代码详细注解--init

一、代码的总体介绍该init()函数中主要包括以下几个函数：1.FilterNet(in_param,&filtered_param);此函数的作用就是模型参数文件（*.prototxt）中的不符合规则的层去掉
Tommy_wxie·2017-09-07 14:04

show caffe struct

,'/home/lcy/caffe-master/python')importosos.environ['GLOG_minloglevel']='2'importcaffenet=caffe.Net(prototxt
mathilde27·2017-09-06 10:56

Caffe实战Day5-使用opencv调用caffe模型进行分类

环境：OpenCV3.3+VS2017准备好三个文件：deploy.prototxt、caffemdel文件、标签文件labels.txt，建议大家按照前面的文章生成相应的文件，因为格式不同，可能程序运行会有错误
HelloHaibo·2017-09-01 00:02

在windows,linux平台进行caffemodel的批量训练

/build/tools/caffetrain--solver=examples/mydata/huihua_dongfang/mynetV2/solver.prototxt后来发现写一个批处理程序，可以一下子处理很多个网络模型
XZZPPP·2017-08-28 16:22

Caffe Data层 - ImageDataLayer

CaffeData层-ImageDataLayerCaffe官方提供的直接从image文件读取图像数据及对应label.1.数据格式及prototxt定义数据格式为：#train.txt001.jpg1002
AIHGF·2017-08-25 15:25

caffe随记（九）---利用FCN和已有的model进行图像语义分割

pascalcontext-fcn32s-heavy.caffemodel这个文件2、增加python的路径本次我使用的方法是vim~/.bashrc在最后一行添加python路径，如下图，请根据自己的路径修改路径3、创建deploy.prototxt
Teeyohuang·2017-08-24 19:32

利用python脚本生成caffe的prototxt文件

生成train和val的prototex#-*-coding:utf-8-*-"""SpyderEditor"""fromcaffeimportlayersasL,paramsasP,to_protopath='/home/xxx/data/'#保存数据和配置文件的路径train_lmdb=path+'train_db'#训练数据LMDB文件的位置val_lmdb=path+'val_db'#验证
小白鼠丶coding·2017-08-22 15:58

yolo v2之车牌检测后续识别字符（二）

二、python接口生成配置文件、模型文件    车牌图片端到端识别的模型文件参考自这里，模型图如下所示：    本来想使用caffe的python接口生成prototxt，结果发现很麻烦，容易出错，直接在可视化工具
ForeverYang2015·2017-08-09 19:14

caffe模型各层的描述

（caffe所有层的参数定义都在caffe.proto文件里）补充：在训练模型阶段除了对模型各层的定义之外（比如train.prototxt，test.prototxt，deploy.prototxt）
Su坡·2017-08-08 15:39

FCN新手笔记，如何训练自己的模型

1、训练自己模型前需更改一下几个文件（以voc-fcn32s为例）：第一个是模型权重文件的下载地址；第二个是train.prototxt与val.prototxt文件的生成脚本；第三个是开始模型训练脚本
HeroMan_BY·2017-08-01 10:59

centerloss 理解

一.caffe.proto1.加proto格式的ID号1472.加proto格式的定义这里面的参数都是层的参数，也是超参，在prototxt中赋值。axis是默认为1的。
gdmmzmj·2017-07-26 00:04

关于caffe的笔记

2、利用训练好的模型文件.caffemodel如何初始化网络模型文件.prototxt?
_飞奔的蜗牛_·2017-07-19 00:27

caffe：使用C++来提取任意一张图片的特征

0x00关于使用C++接口来提取特征，caffe官方提供了一个extract_features.cpp的例程，但是这个文件的输入是blob数据，即使输入层使用的是ImageData，也需要在deploy.prototxt
TensorFlow群469331966·2017-07-14 11:18

Caffe学习之ProtoBuffer

(便于规范序列化以及反序列化)具体作用，以solver.prototxt为例，可以概括为一句话：运行时，能够将solver.prototxt中的配置参数按照caffe.proto的协议解析并加载的到内存的
BVL10101111·2017-07-08 14:53

自己定义CNN网络模型并使用caffe训练

caffe自带的例子中对mnist手写体数字训练使用的卷积神经网络是在lenet_train_test.prototxt中定义的，隐含层包含了2个卷积层，2个池化层，2个全连接层，1个激活函数层。
-牧野-·2017-06-28 23:46

caffe中LetNet-5卷积神经网络模型文件lenet.prototxt理解

\examples\mnist文件夹下有一个lenet.prototxt文件，这个文件定义了一个广义的LetNet-5模型，对这个模型文件逐段分解一下。
-牧野-·2017-06-28 00:57

caffe可视化

/mnist_deploy.prototxt"model_file="./lenet_iter_10000
卧龙_·2017-06-24 17:07

caffe之cifar10_quick_solver.prototxt详解

参考：blog.csdn.net/u010417185/article/details/52182833（先）www.cnblogs.com/wm123/p/5462728.html中有对动量等参数的解释blog.csdn.net/u012938704/article/details/52739612解释的也很好#reducethelearningrateafter8epochs(4000iter
EchoIR·2017-06-24 15:09

使用caffe训练数据集

（3）学会使用prototxt定义卷积神经网络和优化方法。（4）能看懂卷积神经网络的
Joczu·2017-06-23 13:04

【用Python学习Caffe】5. 生成solver文件

solver文件来生成solver训练器进行网络训练及测试的，该solver文件中包含了训练及测试网络的配置文件的地址，及相关训练方法及一些训练的超参数，该文件一般不是很大，可以直接在一些solver.prototxt
tostq·2017-06-22 22:28

【用Python学习Caffe】4. 设计自己的网络结构

4.设计自己的网络结构通过前文的例子，我们都知道了Caffe的网络都是一个prototxt的网络结构配置文件定义的，该文件可以用文本工具打开，打开后，我们可以看到如下结构：layer{name:"data"type
tostq·2017-06-22 22:50

【笔记】Faster-R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

pdf论文代码：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnnhttps://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn重要：训练文件.prototxt
女王の专属领地·2017-06-22 22:18

使用卷积神经网络进行图片分类 4

1.2实验知识点caffepythonapi1.3实验环境python2.7opencv2.4.11caffe1.0.0二、实验步骤2.1准备deploy.prototxt在第二次实验
oxuzhenyi·2017-06-20 09:17

caffe用python产生prototxt文件

习惯了tensorflow的写网络结构的模式,现在要用caffe,但是caffe里面的网络结构是配置文件形式,如果网络较大,那么配置文件也会较大,那么工作量会较大,好在可以用python生成需要注意的是下面参数的传递和初始化形式:比如卷积的初始化参数:weight_filler=dict(type=’xavier’),以及池化的参数:pool=P.Pooling.MAX还有数据层的参数:spec.
跬步达千里·2017-06-19 15:41

用Caffe自带程序画网络结构图

1.画图工具：主要使用Caffe自带的Python程序画图：caffe-windows\python\draw_net.py，这个文件，就是用来绘制网络模型的，即将网络模型由prototxt变成一张图片
CosmosHua·2017-06-01 11:12

用Caffe自带程序画网络结构图

1.画图工具：主要使用Caffe自带的Python程序画图：caffe-windows\python\draw_net.py，这个文件，就是用来绘制网络模型的，即将网络模型由prototxt变成一张图片
CosmosHua·2017-06-01 11:12

caffe网络结构图绘制

draw_net.py执行时带三个参数：一、网络模型的prototxt文件;二、保存的图片路径和名字;三、--rankdir=x,x有四种
KGzhang·2017-05-27 17:48

用自己训练好的caffemodel来对自己的图片做分类

首先是deploy.prototxt文件的生成，deploy.prototxt和train_val.prototxt文件类似，只是头尾有些区别而已。
KGzhang·2017-05-24 17:42

pvanet训练网络时的一些小技巧

1.关于学习率solver.txt中记录了一些参数：train_net:"models/pvanet/example_train_384/train.prototxt"base_lr:0.001lr_policy
burning_keyboard·2017-05-12 21:09

caffe中train_val.prototxt和deploy.prototxt转换 ResNet_18_deploy.prototxt

ResNet_18_deploy.prototxtname:"ResNet-18"layer{name:"data"type:"Input"top:"data"input_param{shape:{dim:10dim:3dim:224dim:224}}}layer{bottom:"data"top:"conv1"name:"conv1"type:"Convolution"convolution_p
dp_research·2017-05-04 11:04

怎么用C++提取任意一张图片的特征（从内存读取数据）

关于使用C++接口来提取特征，caffe官方提供了一个extract_features.cpp的例程，但是这个文件的输入是blob数据，即使输入层使用的是ImageData，也需要在deploy.prototxt
WHLOOK·2017-05-02 10:53

Caffe源码解读（十二）：自定义数据输入层

数据输入层需要重写三个函数：1.DataLayerSetUp：定义好从prototxt读入的参数名和容器的规格（设好N,K,H,W）2.ShuffleImages：打乱顺序3.load_batch：把图片读入到内存代码及解读如下
August26_cwx·2017-05-01 22:47
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