1.图片的处理 输入:将自己的图像转换成caffe需要的格式要求:lmdb 或者 leveldb 格式 这里caffe有自己提供的脚本:create_minst.sh 转换训练图片和验证图片的格式,运行脚本以后生成对应的:***_train_Imdb 文件夹,***_val_Imdb文件夹 在此注意的是 数据的标注: create_minst.sh里的输入是train.txt 和val.txt (这两个文件分别保存的是:训练train图片的路径以及标签,还有验证val图片的路径和标签 ) 格式如…

基于纹理的图片检索及demo(未启动)…

借鉴于langb2014的  http://blog.csdn.net/langb2014/article/details/50458520 与liukailun09的  http://blog.csdn.net/liukailun09/article/details/51119052 1.数据 下载:来自langb2014大神的数据:http://pan.baidu.com/s/1nuqlTnN 数据介绍: 共有500张图片,分为大巴车.恐龙.大象.鲜花和马五个类,每个类100张.编号分别以3…

近期在用caffe玩一些数据集,这些数据集是从淘宝爬下来的图片.主要是想研究一下对女性衣服的分类. 以下是一些详细的操作流程,这里总结一下. 1 爬取数据.写爬虫从淘宝爬取自己须要的数据. 2 数据预处理.将图片从jpg,png格式转为leveldb格式.由于caffe的输入层datalayer是从leveldb读取的.这一步自己基于caffe写了个工具实现转换. 转换命令样例: ./convert_imagedata.bin /home/linger/imdata/skirt_train/ /…

传统的图像检索过程,先通过人工对图像进行文字标注,再利用关键字来检索图像,这种依据图像描述的字符匹配程度提供检索结果的方法,简称“以字找图”,既耗时又主观多义.基于内容的图像检索客服“以字找图”方式的不足,直接从待查找的图像视觉特征出发,在图像库(查找范围)中找出与之相似的图像,这种依据视觉相似程度给出图像检索结果的方式,简称“以图找图”.基于内容的图像检索分为三个层次: (1)依据提取图像本身的颜色.形状.纹理等低层特征进行检索: (2)基于图像的低层特征,通过识别图像中的对象类别以及对象之间…

原文地址:http://blog.csdn.net/davebobo/article/details/53171311 传统的图像检索过程,先通过人工对图像进行文字标注,再利用关键字来检索图像,这种依据图像描述的字符匹配程度提供检索结果的方法,简称“以字找图”,既耗时又主观多义.基于内容的图像检索克服“以字找图”方式的不足,直接从待查找的图像视觉特征出发,在图像库(查找范围)中找出与之相似的图像,这种依据视觉相似程度给出图像检索结果的方式,简称“以图找图”.基于内容的图像检索分为三个层次: (1…

http://blog.csdn.net/u011244794/article/details/51565786 标签: caffeimagenet 2016-06-02 12:57 9385人阅读 评论(7) 收藏 举报  分类: 机器学习(1)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 因为自己在网络上查到的资料对于一个新手来说虽然指明了方向,但是在细节上没有给出很好的实例,因此我把自己训练的过程记录下来. [实验环境] 物理内存:64G Free:7.5G  CPU个数:3,…

#!/bin/shecho "随意删除@2x图片可能会引起错误 因为ios工程会更加前缀和分辨率自己找到@2x的图片 所以删除@2x图片时要慎重"read -n1 -p  "[Y]查阅如何确认@2x是使用 [N]直接进行图片检索" answercase $answer in"Y"|"y")open -a Safari "http://blog.csdn.net/hufeng825/article/details/85…

#参考1:https://blog.csdn.net/sushiqian/article/details/78614133#参考2:https://blog.csdn.net/thy_2014/article/details/51659300# coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import sys sys.path.append("/home/wit/caffe/python&qu…

caffe特征可视化的代码例子 不少读者看了我前面两篇文章 总结一下用caffe跑图片数据的研究流程 deep learning实践经验总结2--准确率再次提升,到达0.8.再来总结一下 之后.想知道我是怎么实现特征可视化的. 简单来说,事实上就是让神经网络正向传播一次.然后把某层的特征值给取出来.然后转换为图片保存. 以下我提供一个demo,大家能够依据自己的需求改动. 先看看我的demo的用法. visualize_features.bin net_proto pretrained_net_…

php获取图片RGB颜色值的例子 很多图片站点都会根据用户上传的图片检索出图片的主要颜色值,然后在通过颜色搜索相关的图片. 之前按照网上的方法将图片缩放(或者马赛克)然后遍历每个像素点,然后统计处RGB次数最多的值,这做法效率太低而且取到的RGB值不够精确.之后才发现使用Imagick的quantizeImage方法能够很方便的取到图片中平均的RGB值. $average = new Imagick("xiaocai.jpg"); $average->quantizeImage(…

http://geek.csdn.net/news/detail/138968 Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步.自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜.在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准.本文节选自<TensorFlow实战>第二章. 主流深度学习框架对比 深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源…

编译MatCaffe 转自: http://blog.csdn.net/ws_20100/article/details/50525879 使用如下命令编译MatCaffe make all matcaffe 1 之后,你可以用以下命令测试MatCaffe: make mattest 1 如果你在运行上面命令时,遇到如下错误:libstdc++.so.6 version ‘GLIBCXX_3.4.15’ not found,说明你的Matlab库不匹配.你需要在启动Matlab之前运行如下命令:…

欢迎添加华为云小助手微信(微信号:HWCloud002 或 HWCloud003),输入关键字"加群",加入华为云线上技术讨论群:输入关键字"最新活动",获取华为云最新特惠促销.华为云诸多技术大咖.特惠活动等你来撩! 电脑硬盘里的图片 收藏夹的照片(硬盘里的女神)看了又删,去年夏天后就没聊过天-很久前有这么一首歌很火,不知道大家听过没,只是括号里的歌词被改成了现在的样子.那么,你们以为我今晚要开车?NONONO- 每天做公众号,最愁的两件事,一是选题,二是公众号配图…

Google 以图搜图的原理,其中的获取图片 hash 值的方法就是 AHash. 每张图片都可以通过某种算法得到一个 hash 值,称为图片指纹,两张指纹相近的图片可以认为是相似图片. 以图搜图的原理就是获取你上传的图片的指纹,和图库的图片指纹对比,查找出最相似的若干张图片展示. 除了以图搜图,图片哈希还可以做什么呢?例如图片检索,重复图片剔除,图片相似度比较等等. 这种哈希算法大概有 4 种: 1,差值哈希:DHash(Difference Hash)2,均值哈希:AHash(Average…

数据集 1.准备数据集 1)下载训练和验证图片 ImageNet官网地址:http://www.image-net.org/signup.php?next=download-images (需用邮箱注册,而且邮箱不能是地址以.com结尾的邮箱) ImageNet官网下载ILSVRC2012的训练数据集和验证数据集.除数据集外,ImageNet还提供了一个开发工具包ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz,是对ILSVRC2012数据集的详细讲解,提交比赛结果的要求,和对结果评价的…

深度学习与计算机视觉(11)_基于deep learning的快速图像检索系统 作者:寒小阳 时间:2016年3月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50856583 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1.引言 本系统是基于CVPR2015的论文<Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval>实现的海量数据下的基于内容图片检索系统,250w…

牛人主页(主页有很多论文代码) Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at MIT Alexei Ffros at CMU Ce Liu at Microsoft Research New England Vittorio Ferrari at Univ.of Edinburgh Kristen Grauman at UT Austin Devi Parikh at  TTI-Chicago (Marr Prize at ICCV2011…

提示:本文为笔者原创,转载请注明出处:blog.csdn.net/carson2005 经常碰到朋友问我国内从事计算机视觉(CV)领域的公司的发展情况,产品情况,甚至找工作等问题,这里,我给出自己收集的国内从事CV相关领域的公司网址及其主要产品,有兴趣的朋友可以去看看.另外,资料整理的不是很完善,后续我会继续更新和添加,并及时在我博客进行更新(blog.csdn.net/carson2005). (1) 北京北方猎波科技有限公司:http://www.northwh.com/beifanglie…

Atitit atiuse软件系列 1.1.  Atian inputmethod 输入法 方言与多语言多文字支持 (au)1 1.2. File searcher 文件搜索器,支持压缩文件与正则表达式搜索 以及自定义扩展(au)2 1.3. spider爬虫,数据采集,数据解析(au)2 1.4.  atipostter发帖机(pub cms platform au)2 1.5.  Garb file clearer垃圾文件识别与清理器 (au)2 1.6.  人脸识别,用来照片分类,以及区分…

转载出处:blog.csdn.net/carson2005 以下链接是本人整理的关于计算机视觉(ComputerVision, CV)相关领域的网站链接,其中有CV牛人的主页,CV研究小组的主页,CV领域的paper,代码,CV领域的最新动态,国内的应用情况等等.打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站,多了解一些CV的具体应用.搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态.招生情况等.总之,我认为,知识只有分享才能产生更大的价值,真诚希望下面的链接能对朋友们有所帮助.(1)goog…

[编者按]本文作者为 DZone 社区的最具价值博主(MVB) Jonathan Danylko,主要介绍为 ASP.NET MVC 应用提速的十种方法.由国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现,以下为正文. 每个人都想快速掌握最新消息. 我是说,人们恨不得预知第二天的头条.没有人喜欢等待. 排队等待,遇到红灯要等待,开个网页要等待,等等等. 理所当然,没有人喜欢等待网页慢吞吞地加载,尤其是在移动端访问网站时.其实,Web 开发者敏感的神经决定了我们等待与否. 现在,快速响应不仅是来自…

提示:本文为笔者原创,转载请注明出处:blog.csdn.net/carson2005 经常碰到朋友问我国内从事计算机视觉(CV)领域的公司的发展情况,产品情况,甚至找工作等问题,这里,我给出自己收集的国内从事CV相关领域的公司网址及其主要产品,有兴趣的朋友可以去看看.另外,资料整理的不是很完善,后续我会继续更新和添加,并及时在我博客进行更新(blog.csdn.net/carson2005). (1) 北京北方猎波科技有限公司:http://www.northwh.com/beifanglie…

[深度学习系列3] Mariana CNN并行框架与图像识别 本文是腾讯深度学习系列文章的第三篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度卷积神经网络Deep CNNs的多GPU模型并行和数据并行框架. 将深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, 简称CNNs)用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光.由于卷积神经网络结构非常适合模型并行的训练,因此以模型并行+数据并行的方式来加速Deep CNNs训练,可预期取得较大收获.Deep CNNs的单机多GPU…

原文: http://d.hatena.ne.jp/aidiary/20120804/1344058475作者: sylvan5翻译: Myautsai和他的朋友们(Google Translate.shuanger.qiu) 本文将讨论Earth Mover’s Distance (EMD),和欧式距离一样,它们都是一种距离度量的定义.可以用来测量某两个分布之间的距离.EMD主要应用在图像处理和语音信号处理领域,在自然语言处理上很少有听说.EMD 问题如下图所示  不同情况下EMD使用方式也不…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/category/1218765 图像卷积与滤波的一些知识点 图像卷积与滤波的一些知识点zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09       之前在学习CNN的时候,有对卷积经常一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流.一.线性滤波与卷积的基本概念      线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很…

树莓派3B+英特尔神经计算棒进行高速目标检测 转载请注明作者梦里茶 代码: 训练数据预处理: https://gist.github.com/ahangchen/ae1b7562c1f93fdad1de58020e94fbdf 测试:https://github.com/ahangchen/ncs_detection Star是一种美德. Background 最近在做一个项目,要在树莓派上分析视频中的图片,检测目标,统计目标个数,这是一张样例图片: Motivation 当下效果最好的目标检测…

Cross-Domain Visual Matching,即跨域视觉匹配.所谓跨域,指的是数据的分布不一样,简单点说,就是两种数据「看起来」不像.如下图中,(a)一般的正面照片和各种背景角度下拍摄的照片:(b)摄像头不同角度下拍到的照片:(c)年轻和年老时的人脸照:(d)证件照和草图风格的人脸照,这些图像都存在对应关系,但由于它们属于不同的域,因此必须针对不同的域采用不同的特征提取方法,之后再做特征匹配.这篇论文提出用一种通用的相似模型来匹配两个域之间的特征,并将其和特征提取流程融合在一起,统一…

intro: ECCV 2016 Oral arxiv: http://arxiv.org/abs/1512.02325 paper: http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd.pdf slides: http://www.cs.unc.edu/%7Ewliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf github: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd video: http://weibo.…

官网帮助文档链接: http://developer.Android.com/guide/components/fragments.html 主要看两张图,和跑代码 1,Fragment的生命周: 2,Fragment的onActivity诡异Bug =================== 2, Fragment的onActivity诡异Bug: 1. Fragment中的onActivityResult方法不起作用 经常会看见Activity嵌套Fragment中,从Fragment打开另一个…