因为想梳理data_layer的过程.整理一半发现有几个很重要的头文件就是题目列出的这几个: 追本溯源,先从根基開始学起.这里面都是些什么鬼呢? common类 命名空间的使用:google.cv.caffe{boost.std}. 然后在项目中就能够任意使用google.opencv.c++的标准库.以及c++高级库boost. caffe採用单例模式封装boost的智能指针(caffe的灵魂).std一些标准的使用方法.重要的初始化内容(随机数生成器的内容以及google的gflags和gl…

贯穿整个caffe的就是数据blob: #ifndef CAFFE_BLOB_HPP_ #define CAFFE_BLOB_HPP_ #include <algorithm> #include <string> #include <vector> #include "caffe/common.hpp" #include "caffe/proto/caffe.pb.h" #include "caffe/syncedmem…

前言: 通过检索论文.书籍.博客,继续学习Caffe,千里之行始于足下,继续努力.将自己学到的一些东西记录下来,方便日后的整理. 正文: 1.代码结构梳理 在终端下运行如下命令,可以查看caffe代码结构,我将其梳理了一下: root@ygh:/home/ygh/caffe# tree -d . ├── build -> .build_release //编译结果存放处,子目录结构与主目录类似 ├── cmake //使用CMake编译时会用到 │   ├── External │   ├──…

手机自动化测试:Appium源码分析之跟踪代码分析八   poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478. lib/server/helpers.js模块, 研究之前,我们不防猜测一下这个模块的作用,然后在研究完成时在总结里面重新定义一下这个模块的作用.我猜测这个模块的作用就是提供了一些独立的方法,作为一些工具方法供其他模块使用 加载其他模块 var _ = require…

转自:AI之路 这篇博客主要介绍SSD算法,该算法是最近一年比较优秀的object detection算法,主要特点在于采用了特征融合. 论文:SSD single shot multibox detector论文链接:https://arxiv.org/abs/1512.02325 算法概述: 本文提出的SSD算法是一种直接预测bounding box的坐标和类别的object detection算法,没有生成proposal的过程.针对不同大小的物体检测,传统的做法是将图像转换成不同的大小,…

SSD(single shot multibox detector)算法及Caffe代码详解 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/72824889 其中caffe中的特殊层的解释 http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html…

因为要修改Caffe crop layer GPU部分的代码,现将自己对这部分GPU代码的理解总结一下,请大家多多指教! crop layer完成的功能(以matlab的方式表示):A(N,C,H,W),Reference(n,c,h,w),Offsets(o1, o2, o3,o4), croped_A=A[o1:o1+n, o2:o2+c, o3:o3+h, o4:o4+w] 先代码,后解释 #include <vector> #include "caffe/layers/cro…

Layer 功能: 是全部的网络层的基类,当中.定义了一些通用的接口,比方前馈.反馈.reshape,setup等. #ifndef CAFFE_LAYER_H_ #define CAFFE_LAYER_H_ #include <algorithm> #include <string> #include <vector> #include "caffe/blob.hpp" #include "caffe/common.hpp" #…

主要功能: Blob 是Caffe作为传输数据的媒介,不管是网络权重參数,还是输入数据,都是转化为Blob数据结构来存储,网络,求解器等都是直接与此结构打交道的. 其直观的能够把它看成一个有4纬的结构体(包括数据和梯度).而实际上,它们仅仅是一维的指针而已,其4维结构通过shape属性得以计算出来(依据C语言的数据顺序). 其成员变量有: protected: shared_ptr<SyncedMemory> data_;// 存放数据 shared_ptr<SyncedMemory&g…

功能: 计算训练数据库的平均图像. 由于平均归一化训练图像会对结果有提升,所以Caffe里面,提供了一个可选项. 用法: compute_image_mean [FLAGS] INPUT_DB [OUTPUT_FILE]\n") 參数:INPUT_DB: 数据库 參数(可选):OUTPUT_FILE: 输出文件名称,不提供的话,不保存平均图像blob 实现方法: 数据源:求平均图像的方法是直接从数据库(LevelDB或者LMDB)里面直接读取出来的,而不是直接用图像数据库里面求出,意味着,必须先…

一. 卷积层的作用简单介绍 卷积层是深度神经网络中的一个重要的层,该层实现了局部感受野.通过这样的局部感受野,能够有效地减少參数的数目. 我们将结合caffe来解说详细是怎样实现卷积层的前传和反传的. 至于是怎样前传和反传的原理能够參考Notes on Convolutional Neural Networks.详细请百度或者谷歌,就可以下载到. Caffe中的master分支已经将vision_layers.hpp中的各个层分散到layers中去了.因此假设你是主分支的代码.请在include…

2019春第十一周作业 这个作业属于那个课程 C语言程序设计II 这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/zswxy/software-engineering-class2-2018/homework/3201 我在这个课程的目标是 熟悉经典数论 这个作业在那个具体方面帮助我实现目标 递归函数及数论 参考文献 算法入门经典,基础数论i,ii,iii 本周题目难度算目前以来难度最高的一次了,反正的我是枯了,写了很久才写出来,咱也不敢问,咱也不知道为什么.…

深度网络(net)是一个组合模型,它由许多相互连接的层(layers)组合而成.Caffe就是组建深度网络的这样一种工具,它按照一定的策略,一层一层的搭建出自己的模型.它将所有的信息数据定义为blobs,从而进行便利的操作和通讯.Blob是caffe框架中一种标准的数组,一种统一的内存接口,它详细描述了信息是如何存储的,以及如何在层之间通讯的. 1.blob Blobs封装了运行时的数据信息,提供了CPU和GPU的同步.从数学上来说,Blob就是一个N维数组.它是caffe中的数据基本单位,就像…

知乎上这位博主画的caffe的整体结构:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21796890?refer=hsmyy Caffe 做train时的流程图,来自http://caffecn.cn/?/question/242…

神经网络压缩的研究近三年十分热门,笔者查阅到相关的两篇博客,博主们非常奉献的提供了源代码,但是发发现在使用gpu训练添加mask的网络上,稍微有些不顺,特此再进行详细说明. 此文是在 基于Caffe的CNN剪枝[1]和 Deep Compression阅读理解及Caffe源码修改[2] 的基础上修改的. mask的结构? [1]中使用的blob,存储mask.blob是一块数据块,在初始化时,需要为gpu上的数据块申请一块空间,故有Addmask()函数.AddMask()是blob.hpp中的…

首先查看caffe.cpp里的train函数: // Train / Finetune a model. //训练,微调一个网络模型 int train() { // google的glog库,检查--solver.--snapshot和--weight并输出消息:必须有指定solver,snapshot和weight两者指定其一: CHECK_GT(FLAGS_solver.size(), ) << "Need a solver definition to train."…

说的有点夸装,实际上并不只是巴航代码,加上前面的变量声明之类的一共有40多行的样子吧,好像是在知乎上看到的,现在有时间再把它写下来: 其中用到了一些c++11特性,例如lambda 以及给予范围的 for循环. 其他的没什么好说的,看代码,上面也有注释的. #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> #include <set> using namespace std; void ei…

RELULayer层 bottom[0]->count=n*c*w*h=50*96*56*56 count=50*96*56*56,根据bottom_data[i]访问所有的数据(多维数组都是一维数组那个样子存储的,所以这样就可以访问所有的数据),同时说明,一批50是一起计算的 conv_layer卷积层 blobs=2,一个是w,一个是b,blobs[0]表示的是w blobs_[0]->count=96*3*7*7=14112 说明了每个核只有一个bias,不像weight,在不同通道上面…

这里多是摘抄的,只是用于个人理解. 1.urlopen().read()是爬取网页的内容,出来可能是一堆的源代码.和我们右击网页查看是一样的. 2.当用到http请求的时候,我们可以使用Request将请求的地址url封装为一个请求,再用urlopen发送数据:有时候你希望发送一些数据到URL(通常URL与CGI[通用网关接口]脚本,或其他WEB应用程序挂接).在HTTP中,这个经常使用熟知的POST请求发送.这个通常在你提交一个HTML表单时由你的浏览器来做.并不是所有的POSTs都来源于表单…

Train阶段: (1)       train.sh中的solver.prototxt路径 (2)       train.sh中的caffemodel路径 (3)       train.sh中的日志名称 (4)       solver.prototxt中的net名称(也就是train.prototxt路径) (5)       solver.prototxt中的snapshot_prefix名称(包括路径+文件名) (6)       train.prototxt中的data层(有两个,…

二值化的激活函数: x > 1 ? 1 : -1; ⇒ [1, -1]; x = 0 ⇒ -1; 当然也可以使用sign() 函数(求符号函数): sign(x) % 但要注意的是,sign(0) ⇒ ?…

1.mian.js: // 入口文件 import Vue from "vue"; // 1.1导入路由 import VueRouter from "vue-router"; // 1.2安装路由 Vue.use(VueRouter); //注册vuex import Vuex from "vuex"; Vue.use(Vuex); //每次刚进入网站,肯定会调用main.js 在刚调用的时候,先从本地存储中,把购物车中的数据读出来,放到sto…

faster-rcnn是MSRA在物体检测最新的研究成果,该研究成果基于RCNN,fast rcnn以及SPPnet,对之前目标检测方法进行改进,faster-rcnn项目地址.首先,faster rcnn所使用的caffe版本并不是官方caffe,是Shaoqing Ren自己在官方版本上实现的一个caffe,具体下载地址为:caffe-faster-rcnn地址 另外,在配置caffe时,可以直接把自己已配置成功的makefile.config文件拷贝过去.由于该版本caffe相对最新的ca…

你需要一个管家,随手召唤的那种,想吃啥就吃啥. ——设计一个全局线程管理器 一个机器学习系统,需要管理一些公共的配置信息,如何存储这些配置信息,是一个难题. 设计模式 MVC框架 在传统的MVC编程框架中,通常采取设立数据中心的做法,将所有配置信息存在其中. 同时,将数据中心指针共享至所有类,形成一个以数据为中心,多重引用的设计模式. 如图,以MFC默认编程思路为例: 这种编程框架,虽然思路清晰,但是需要将共享指针传来传去,显得相当赘余. 全局静态框架 这是一种新手程序员经常习惯干的事. 不设立…

转载自 huxihx,原文链接 Kafka与Flink集成 Apache Flink是新一代的分布式流式数据处理框架,它统一的处理引擎既可以处理批数据(batch data)也可以处理流式数据(streaming data).在实际场景中,Flink利用Apache Kafka作为上下游的输入输出十分常见,本文将给出一个可运行的实际例子来集成两者. 目录 一.目标 二.环境准备 三.创建Flink Streaming工程 四.增加kafka和kafka-connector依赖 五.启动Flink…

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…

bvlc:Berkeley Vision and Learning Center. 1. 目录结构 models(四个文件夹均有四个文件构成,deploy.prototxt, readme.md, solver.prototxt, train_val.prototxt) bvlc_alexnet bvlc_googlenet bvlc_reference_caffenet bvlc_reference_rcnn_ilsvrc13 finetune_flickr_style data cifar1…

Layer类简介 Layer是caffe中搭建网络的基本单元,caffe代码中包含大量Layer基类派生出来的各种各样的层,各自通过虚函数 Forward() 和 Backward() 实现自己的功能. Forward() 函数用于前向计算过程,由 bottom blob 计算 top blob 和 loss ,实现数据由浅至深的传递.而 Backward() 函数用于反向传播过程,由 top blob 的计算 bottom blob 的梯度,将网络的预测误差向浅层网络传递,以便更新网络的参数.…

从本篇文章开始,我们用一个系列来讲解从需求到上线.从代码到k8s部署.从日志到监控等各个方面的微服务完整实践. 实战项目地址:https://github.com/Mikaelemmmm/go-zero-looklook 一.项目简介 整个项目使用了go-zero开发的微服务,基本包含了go-zero以及相关go-zero作者开发的一些中间件,所用到的技术栈基本是go-zero项目组的自研组件,基本是go-zero全家桶了. 项目目录结构如下: app:所有业务代码包含api.rpc以及mq(消…

相信看这篇文章的都知道caffe是干嘛的了,无非就是深度学习.神经网络.计算机视觉.人工智能这些,这个我就不多介绍了,下面说说我的安装过程即遇到的问题,当然还有解决方法. 说下我的环境:1>虚拟机:VM Workstation 12 Player 2>OS:redhat7.1 虚拟机装好之后因为RedHat的yum服务是收费的,为了倒腾免费yum源看网上的教程,坑了一b,浪费了N久时间,最后得高人指点得以成功,写了个blog:redhat配置免费yum源 步入正题,安装caffe.再次建议大家…