一:搭建Caffe 1.下载happynear的Caffe源码https://www.github.com/happynear/caffe-windows,第三方库3rdparty文件http://pan.baidu.com/s/1bSzvKa. 2.将3rdparty文件(bin,include,lib)解压至caffe-windows(假设Caffe源码解压后的文件夹名为caffe-windows)中的3rdparty文件夹中,并将3rdparty/bin文件夹所在路径添加到环境变量中,使程…

参考链接: http://www.cnblogs.com/yixuan-xu/p/5858595.html http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6139044.html http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51355143?locationNum=6&fps=1 http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/52980102 搭建一个完整的运行环境,…

在Windows上用了一个学期的caffe了.深感各种不便,于是乎这几天在ubuntu上配置了caffe和它的python接口,现在记录配置过程,亲测可用: 环境:ubuntu16.04 , caffe , ipython notebook 参考博客(Ipython notebook安装):http://blog.csdn.net/duxu24/article/details/52353555 参考博客(caffe安装):http://blog.csdn.net/u010417185/artic…

今天编译的过程中遇到的问题以及查阅到的资料,记录在这里,希望可以帮到其他人. BVLC的caffe源码,如果要编译matlab的接口时,首先需要将makefile.config文件中的matlab的安装路径给到: 然后再 make all 在这里make的过程中,如果采用-j8多和编译的时候,可能会出现protobuf没有的错误,但是单核编译就没有问题,也是醉了. make matcaffe 这时候有可能会遇到系统的gcc版本与matlab支持的gcc版本不一致的问题,参照这篇博客先对gcc进行…

安装编译完成后, 运行 cd sudogedit  ~/.bashrc 在打开的文件末尾加入 export PYTHONPATH=/home/caffe-master/python:$PYTHONPATH "/home/caffe-master/python" 改为自己的python地址即可 安装编译过程参考: http://www.cnblogs.com/balmy/p/5742872.html…

1. caffe matlab 接口提供了提取feature的脚本,但是由于中间要对这些图像进行RGB ---> BGR 的变换,卧槽,灰度图没有三通道啊?怎么破?从上午就在纠结怎么会跑着跑着程序就报错了,尼玛,坑啊... 如何解决这个问题 ?? ----------------------------------------------------------- 我把灰度图给扔了,谢谢! 2. If I use the color images mixed with gray images t…

1.安装依赖 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-de…

严正声明: 在linux下面使用命令行操作时,一定要懂得命令行的意思,然后再执行,要不然在不知道接下来会发生什么的情况下输入一通命令,linux很有可能崩掉. 因为在linux下面,使用sudo以及root权限时,是可以对任意一个文件进行操作处理的,即使是正在使用的系统文件. caffe中出现下面这些问题说明在安装过程中有一些步骤没有按照官网说明来,如果按照官网说明一步步安装,一般会一次性通过. Caffe编译问题及解决方案汇总: 在编译caffe代码时,之前的各种错误会显现出来,这时候会出现各…

SSD是Caffe的一个分支,源码在github上:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd $ git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git $ cd caffe $ git checkout ssd 然后编译SSD $ cp Makefile.config.example Makefile.config $ make -j8 $ make py $ make test -j8 在这个过程中会遇到很多…

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…