torch7 调用caffe model 作为pretrain

torch7 调用caffe model 作为pretrain torch7 caffe preTrain model zoo torch7 通过 loadcaffe 包,可以调用caffe训练得到的model 参数作为自己网络的初始参数. loadcaffe 的安装需要caffe的依赖项,所以首先执行如下指令 sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler 然后在ubuntu上安装loadcaffe包 sudo luarocks i…

如何在程序中调用Caffe做图像分类

Caffe是目前深度学习比较优秀好用的一个开源库,采样c++和CUDA实现,具有速度快,模型定义方便等优点.学习了几天过后,发现也有一个不方便的地方,就是在我的程序中调用Caffe做图像分类没有直接的接口.Caffe的数据层可以从数据库(支持leveldb.lmdb.hdf5).图片.和内存中读入.我们要在程序中使用,当然得从内存中读入.参见http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html#data-layers和MemoryDataLay…

windows下用c++调用caffe做前向

参考博客: https://blog.csdn.net/muyouhang/article/details/54773265 https://blog.csdn.net/hhh0209/article/details/79830988 新建caffe的属性表,caffe_gpu_x64_release.props 将NugetPackages,caffe,CUDA中的头文件加进去属性-C/C++-附加包含目录: D:\caffe20190311\NugetPackages\OpenCV.2.4…

创建新的C++工程来调用Caffe对图片进行识别

前段时间一直在跑Caffe训练数据.之前用训练好的caffemodel对图片进行分类都是用的命令行指令,于是就想着自己新建一个工程来调用caffe,结合classification的代码来对图片进行分类.上网查阅了很多资料,最详细的一篇就是:http://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/52541622#reply. 一.步骤描述我今天写这篇的主要目的是为了加深自己的记忆和理解,大部分都是参考上面给出的博客的内容.具体分为以下三个步骤:(1)…

【神经网络与深度学习】Caffe Model Zoo许多训练好的caffemodel

Caffe Model Zoo 许多的研究者和工程师已经创建了Caffe模型,用于不同的任务,使用各种种类的框架和数据.这些模型被学习和应用到许多问题上,从简单的回归到大规模的视觉分类,到Siamese networks for image similarity,到语音和机器人技术应用. 为了帮助分享这些模型,我们介绍model zoo 构架(framework): 打包Caffe模型信息的标准格式. 从Github Gists上传和下载模型,下载训练好的Caffe模型的二进制包的工具. A c…

python调用caffe实现预测

对于已经训练完成的caffemodel,对于单个的图片预测,用python接口来调用是一件非常方便的事情,下面就来讲述如何用python调用已经训练完成的caffemodel,以及prototxt,网上关于这一方面的教程已经是比较多的了,但是我想针对我做的过程发现的一些问题做一个总结 ,先给出几个用python调用caffemodel的链接,链接1,链接2,链接3,主要是参考链接1的内容,整体代码如下, #coding=utf-8 import sys import numpy as np im…

Windows下caffe的配置和调用caffe库（二）

二. Caffe库的调用: 新建空白项目,将配置管理器更改为x64运行方式.(release和Debug均可). Debug配置: 1) 包含目录: D:\caffe-master\include: D:\NugetPackages\glog.0.3.3.0\build\native\include: D:\NugetPackages\OpenBLAS.0.2.14.1\lib\native\include: D:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\n…

python调用caffe环境配置

背景是这样的,项目需要,必须将训练的模型通过C++进行调用,所以必须使用caffe或者mxnet,而caffe是用C++实现,所以有时候简单的加载一张图片然后再进行预测十分不方便用caffe写prototxt比较容易,写solver也是很容易,但是如何根据传入的lmdb数据来predict每一个样本的类别,抑或如何得到样本预测为其他类的概率?这看起来是一个简单的问题,实际上,在pytorch中很容易实现,在caffe中可能需要修改c++代码,用起来不是很方便直观,所以能否通过python调用已…

Thinkhphp5控制器调用的Model层的方法总结

控制器器里: <?php /** * Created by PhpStorm. * User: Haima * Date: 2018/7/8 * Time: 15:58 */ namespace app\api\controller\v1; use app\api\model\Banner as BannerModel; use app\api\validate\IDMustBePostiveInt; use app\lib\exception\BannerMissException; clas…

Windows下caffe的配置和调用caffe库（一）

一.Windows下caffe的配置: 1. 下载caffe官网提供的开发包,https://github.com/microsoft/caffe 2. 将caffe-master目录下的Windows中的文件CommonSettings.props.example后缀名改为CommonSettings.props.如下: 3. 由于我们不用GPU,因此要修改CommonSettings.props配置文件第7行修改为true,第八行修改为false. 4. 双击Windows下的caffe.s…

Windows下调用caffe的matlab接口

一.编译caffe的matlab接口在我的这篇博客windows-caffe配置已经说了怎么编译了,这里就略过了. 编译成功后,会得到如下图所示文件: matlab接口就在matcaffe文件夹里.进入如下图所示目录,如果生成了caffe_mexw64文件,则说明matlab接口编译成功了. 二.配置 1.先在系统环境变量(path)里添加:D:\caffe-microsoft\caffe-master\Build\x64\Release 2.在matlab里添加文件夹:D:\caffe-mi…

如何使用 Opencv dnn 模块调用 Caffe 预训练模型？

QString modelPrototxt = "D:\\Qt\\qmake\\CaffeModelTest\\caffe\\lenet.prototxt"; QString modelBin = "D:\\Qt\\qmake\\CaffeModelTest\\caffe\\snapshot_iter_10000.caffemodel"; QString imageFile = "D:\\Qt\\qmake\\CaffeModelTest\\caffe\\…

caffe model 可视化

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…

[]how to use caffe model with TensorRT c++

//IHostMemory *gieModelStream {nullptr}; //const char* prototxt = "./googlenet/test_20181010.prototxt";//argv[1]; //const char* caffemodel = "./googlenet/lane_area_lx1890_iter_320000_20181010.caffemodel";//argv[2]; //std::vector<std…

调用caffe脚本将图片转换为了lmdb格式

#!/usr/bin/env sh # Create the imagenet lmdb inputs # N.B. set the path to the imagenet train + val data dirs EXAMPLE=examples/imagenet #可以改成自己文件夹名 DATA=data/ilsvrc12 #txt文件存储的位置 TOOLS=build/tools TRAIN_DATA_ROOT=/path/to/imagenet/train/ #要改成自己文件的路径…

cv2.imread()

cv2.imread() 使用opencv和caffe的伙伴们,可能会有一个疑问,那就是对于同时读取图片的cv2.imread()和caffe.io.loadimage两个函数,有什么差别? 1.cv2.imread()接口读图像,读进来直接是BGR 格式数据格式在 0~255,通道格式为(W,H,C) 2.caffe.io.load_image()读进来是RGB格式和 0~1(float) 因此,cv2.imread()读取的数据,需要进过转换后,才和caffe.io.load_image()…

caffe学习5——Model initialization and Model format

参考文献 1 用Net::Init().做了两件事:一.绑架所有的layers和blobs,调用 layers’SetUp() 函数.验证全部网络的正确性等一系列琐碎的事.二.初始化时给出一些日志信息Also, during initialization the Net explains its initialization by logging to INFO as it goes... 2 建网时有很多细节被隐藏,建网后,考虑有什么模式,CPU?GPU? by setting a singl…

2016/05/10 thinkphp 3.2.2 ①系统常量信息 ②跨控制器调用 ③连接数据库配置及Model数据模型层 ④数据查询

[系统常量信息] 获取系统常量信息: 如果加参数true,会分组显示: 显示如下: [跨控制器调用] 一个控制器在执行的时候,可以实例化另外一个控制,并通过对象访问其指定方法. 跨控制器调用可以节省我们代码的工作量在Main控制器中有一个Info操作方法想要在其它控制器,比如Login中调用,我们可以实例化控制器对象,调用里面的方法即可: 造对象有快捷函数供我们使用: A(“[模块/]控制器标志”) 实例化控制器对象 R([模块/]控制器标志/操作方法) 实例化对象同时调用指定方法 [连接…

使用TensorRT对caffe和pytorch onnx版本的mnist模型进行fp32和fp16 推理 | tensorrt fp32 fp16 tutorial with caffe pytorch minist model

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/bcdfb73c/,欢迎阅读最新内容! tensorrt fp32 fp16 tutorial with caffe pytorch minist model Series Part 1: install and configure tensorrt 4 on ubuntu 16.04 Part 2: tensorrt fp32 fp16 tutorial Part 3: tensorrt int8 tutorial Code…

认识Caffe与Caffe2

认识Caffe与Caffe2 目录: 一.Caffe的作者-贾扬清二.Caffe简介--Caffe.Caffe2.Caffe2Go 三.认识Caffe 四.认识Caffe2 五.认识Caffe2Go 正文: 一.Caffe的作者-贾扬清 Caffe 作者:贾扬清,任Facebook研究科学家,曾在Google Brain工作.在AI领域有数年的研究经历.在UC Berkeley获得计算机科学博士学位,在清华大学获得硕士和本科学位.对两款流行的深度学习框架做过贡献:Caffe的作者,Te…

Caffe初试（二）windows下的cafee训练和测试mnist数据集

一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集.mnist数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .可直接下载四个解压文件,分别对应:训练集样本.训练集标签.测试集样本和测试集标签.解压缩之后发现,其是在一个文件中包含了所有图像. 二.caffe支持的数据格式:Lmdb和Leveldb 它们都…