为何不使用C++版本FCN获取最后的分割掩模,何必要使用python呢!因此需要获取网络最后层的featureMaps,featureMaps的结果直接对应了segmentation的最终结果,可以直接用于掩模分析. caffe源码给出了提取中间层featureMap的源代码,位置在tools/extract_features.cpp. 参考文章链接:  caffe模型可视化featureMaps和Weights(C++) ,文章有大量修改,如有不适,请移步原文. 1. 可视化最后一层featu…

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_…

1.只用网络在线结构绘制可视化网络模型 http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 将对应的网络输入到里面,然后按shift+enter即可查看对应的网络结构 2,可以安装windows, linux, mac等平台,并且支持多种模型的可视化,包括caffe,tensorflow, ONNX等等 https://github.com/lutzroeder/netron https://lutzroeder.github.io/netron/ 2. 使用…

1. 打开网址 http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 2.将自己的train_test.prototxt里的复制粘贴到左边 3.然后同时shift+enter…

http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 将对应的网络输入到里面,然后按shift+enter即可查看对应的网络结构…

http://ethereon.github.io/netscope/#/editor shift+enter…

深度学习算法火起来之后,基于深度学习各种模型都如雨后春笋一般在各个领域广泛应用. 由于想把深度学习算法应用在在视频目标检测方向,得到一个较好的结果.由于视频数据的复杂性,因此使用深度学习算法在视频中的目标检测难度比较大,但是仍然可以借鉴现阶段state-of-art的目标检测算法r-cnn.通过自己运行r-cnn目标检测代码,可以明确目标检测的流程,同时构建目标检测的baseline.下面详细讲解构建r-cnn框架的过程和方法以及过程中遇到的问题解决方案. 在跑r-cnn代码之前需要明确一些问题…

Caffe入门随笔   分享一下自己入门机器学习的一些资料:(1)课程,最推荐Coursera上的Andrew NG的Machine Learning,最好注册课程,然后跟下来.其次是华盛顿大学的Machine Learning系列课程,一共有6门,包括毕业设计(2)书籍: 机器学习(周志华西瓜书).机器学习实战.统计学习方法(李航).集体智慧编程.数学之美(吴军)(3)微博@余凯_西二旗民工:@老师木:@梁斌penny:@张栋_机器学习:@邓侃:@大数据皮东:@djvu9:@陈天奇怪(4)知乎…

简述] 我们在学习编程语言时,往往第一个程序就是打印“Hello World”,那么对于人工智能学习系统平台来说,他的“Hello World”小程序就是MNIST手写数字训练了.MNIST是一个手写数字的数据集,官网是Yann LeCun's website.数据集总共包含了60000行的训练数据集(mnist.train)和10000行的测试数据集(mnist.test),每一个数字的大小为28*28像素.通过利用Tensorflow人工智能平台,我们可以学习到人工智能学习平台是如何通过数据…

首先是Net使用的小例子: #include <vector> #include <iostream> #include <caffe/net.hpp> using namespace std; using namespace caffe; int main() { std::string proto("./bambootry/deploy.prototxt"); Net<float> nn(proto,caffe::TEST); vec…

语义分割--全卷积网络FCN详解   1.FCN概述 CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用,图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别(需要预测每个像素点的类别). 传统的基于CNN的语义分割方法是:将像素周围一个小区域(如25*25)作为CNN输入,做训练和预测.这样做有3个问题: - 像素区域的大小如何确定 - 存储及计算量非常大 - 像素区域的大小限制了感受野的大小,从而只能提取一些局部特征 为什么需要FCN? 我们分类使用的网络通常会在最后连接几层全连接层,它会将原…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/273 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末…

Atitit.可视化与报表原理与概论 1.  信息可视化1 2. Gui可视化1 3. 报表系统(三大图表,金字塔,组织结构图等)1 4. <可视化数据>目录3 5. 可视化的具体实现(canvas,svg ,dom)4 6. 报表图表框架4 1.  信息可视化 Chapter01 做好准备,了解信息可视化 Chapter02 信息可视化中的结构模型 Chapter03 信息可视化中的图表模型 Chapter04 信息可视化中要素的选择与设计 2. Gui可视化 3. 报表系统(三大图表,金字…

最新博客地址已转到: http://blog.csdn.net/zzlyw?viewmode=contents   ------------------------------------------------------------------------ 深度学习是研究计算机视觉的重要工具,尤其在图像分类与识别等领域有着划时代的意义.现在有很多深度学习框架,Caffe是比较常用的一个.本文讲述了Ubuntu 14.04(64位)系统下配置Caffe的基本步骤,参考了Caffe的官方网站  …

@tags caffe 网络结构 可视化 当拿到一份网络定义文件net.prototxt,可以用工具画出网络结构.最快速的方法是使用在线工具netscope,粘贴内容后shift+回车就可以看结果了. caffe也自带了网络结构绘制工具,需要稍微配置下,并确保你用的caffe版本中实现了网络中涉及到的层.以下是在windows下尝试并配置的步骤. 在<caffe_root>/python目录下,看起来draw_net.py脚本提供了绘制网络结构的功能.不过不能直接执行它,需要在用visual…

一直以来都没有写博客的习惯,后来发现以前做的工作如果不注意及时整理和记录往往丢失的很快.对我而言这是一篇具有重要意义的文章,好的习惯要持之以恒,以后的日子我会常驻博客园!由于本人水平有限,智商略低,欢迎大神前来拍砖.废话结束,下面是干货: 首先吐槽一下本屌的笔记本,我现在的笔记本还是大一时候买的Dell INSPIRON 4010,没有Nvidia,没有Nvidia,没有Nvidia,没有Nvidia,重要的事情说四遍,呵呵. 操作系统: Ubuntu 14.04 是否使用PYTHON API:…

Caffe使用经验积累 本贴记录Caffe编译好了,使用过程的常用命令与常见错误解决方式.如果对编译过程还存在问题,请参考史上最全的caffe安装过程配置Caffe环境. 1 使用方法 训练网络 xxx/caffe/build/tools/caffe train --solver xx/solver.prototxt 选择某个模型作为预训练模型 xxx/caffe/build/tools/caffe train --solver solver.protxt --weights pre_train…

最近由于项目需要用到caffe,学习了下caffe的用法,在使用过程中也是遇到了些问题,通过上网搜索和问老师的方法解决了,在此记录下过程,方便以后查看,也希望能为和我一样的新手们提供帮助. 顺带附上老师写的教程 安装Caffe并运行Mnist例程 我主要参考了这篇教程:Mac极简安装Caffe并训练MNIST.然后进行了examples文件夹里的Mnist的训练,期间并没有碰到什么问题. 将图片转换为LMDB文件 Mnist中已经给出了现成的LMDB数据文件,在实际项目中,需要我们将图片文件转换…

本文主要参考caffe官方文档[<Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition>](http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynb) 是第二篇案例.笔者对其进行了为期一周的断断续续的研究,笔者起先对python/caffe并不了解+英语不好,阅读+理解的时间有点长,前前后后过了不下十遍终于从这第二篇文档看…

先说一下前期准备工作:自己的运行环境是Ubuntu16.04+caffe+CPU(这台电脑没有GPU)+python 关于python的搭建就不说了,网上随便一搜,很多参考资源.说一下我配置好caffe之后,编译python接口时遇到的问题,以及我用到的解决办法. 比较顺利地配置好caffe只后,到了make pycaffe的时候,提示如下错误: 后来执行:~/caffe$ locate pyconfig.h 找到头文件pyconfig.h 下面是一步至关重要的操作:~/caffe$export…

步骤简述: 1.安装GPU驱动(系统适配,不采取手动安装的方式) 2.安装依赖(cuda依赖库,caffe依赖) 3.安装cuda 4.安装cudnn(只是复制文件加链接,不需要编译安装的过程) 5.安装caffe 6.安装pycaffe 7.安装matcaffe  获取资源 cuda8.0 , cudnn ,caffe-master (暂未提供,网上下载) caffe-master:  git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 1.安装GPU(系统…

https://stackoverflow.com/questions/38369565/how-to-get-learning-rate-or-iteration-times-when-define-new-layer-in-caffe 参考上述网址上的方法,需要修改 common.hpp class Caffe { public: static Caffe& Get(); ...//Some other public members //Returns the current iterati…

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…

1.使用预训练模型,需要修改训练的prototxt,将layer name改为与要使用模型的layer name相同即可. Borrowing Weights from a Pretrained Network To borrow the weights of an already trained model, we need to do two things: Rename our layer to match the name of the original model's layer. T…

1.模型下载 1)下载新版caffe: https://github.com/BVLC/caffe 2)下载fcn代码: https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 3)将下载得到的fcn模型代码解压到caffe-master目录下 4)下载vgg16预训练好的模型和参数:http://dl.caffe.berkeleyvision.org/siftflow-fcn32s-heavy.caffemodel 放置在fcn.berkeley…

一.Springboot增加Prometheus 1.Spring Boot 应用暴露监控指标,添加如下依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.pr…

@author:oneBite本文简述如何在windows环境下,运行caffe的“hello world”例程体会适用caffe的流程:转换输入数据格式>在solver.prototxt中配置训练参数,在train.prototxt中配置网络结构和输入输出.激活函数>调用caffe train and test "hello world"-运行识别手写数字的例程 先简要概述Linux下的运行caffe helloworld例程过程编译caffe>下载相应的训练数据到…

package com.ibs.auth.controller; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import com.whalin.memcached.MemCachedClient; import com.whalin.memcached.S…

写在前面: 上周微调一个文本检测模型seglink,将特征提取层进行冻结,只训练分类回归层,然而查看tensorboard发现里面有histogram显示模型各个参数分布,看了目前这个训练模型参数分布压根就看不懂,很想知道我的预训练模型的参数分布是怎么个情况,训练了一天了,模型的参数分布较预训练的模型参数有啥变化没有,怎么办呢? 利用tf.summary将模型参数分布在tensorboard可视化: 导入需要的库  设置模型文件夹路径 import TensorFlow as tf from t…

图文简介 逻辑关系 效果演示 快速开始 1.Spring Boot 应用暴露监控指标[版本 1.5.7.RELEASE] 首先,添加依赖如下依赖: <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <dependency> &…