源码下载 首先下载caffe2的源码:https://github.com/caffe2/caffe2 网上都建议使用git命令下载,因为caffe2依赖了很多第三方模块,git会根据依赖自动下载第三方依赖模块.但是我在下载过程中发现很多第三方模块的地址变了,因此git方式无法完成第三方模块的下载.因此,下载好caffe2源码后,需要手动完成这些模块的下载.这些模块的默认地址在caffe2/.gitmodules文件内. Windows下编译安装 编译工程 在windows下可以编译成VS的工程…

caffe2 caffe2的安装方法有几种.其中最方便的是conda install.但是要求必须安装Anaconda. conda install -c caffe2 caffe2-cuda8.0-cudnn7 注意:cudnn的版本需要升级,未实验过cudnn5或cudnn6.如果gcc版本小于5,需要指明gcc版本,如: conda install -c caffe2 caffe2-cuda8.0-cudnn7-gcc4.8 另一种方式是下载源码编译安装. 预先安装好Cuda, cudnn…

工作需要安装caffe2,从用户体验上来讲,caffe2的安装绝对是体验比较差的那种,花费了我那么多时间去倒腾,这样的用户体验的产品,估计后面是比较危险的． 废话少说,直接上步骤: 官网上有安装目录,具体的安装方式可以按照下面网页所示进行: https://caffe2.ai/docs/getting-started.html?platform=ubuntu&configuration=prebuilt https://caffe2.ai/docs/tutorials 但是,由于该神经网络架构需…

英文好的请直接参考官方安装文档:Ubantu14.04下的源码编译. Caffe2的安装相比以前Caffe一代的安装,简直有点一键装机的感觉,下面简单总结下Caffe2的安装. 环境:Ubantu14.04 安装步骤: 1.依赖库安装 sudo apt-get update sudo apt-get install -y --no-install-recommends \ build-essential \ cmake \ git \ libgoogle-glog-dev \ libprotob…

(译)综合指南:通过Ubuntu 16.04上从Source构建来安装支持GPU的Caffe2 译者注: 原文来自:https://tech.amikelive.com/node-706/comprehensive-guide-installing-caffe2-with-gpu-support-by-building-from-source-on-ubuntu-16-04/?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg, 不得不说该文作者知识比较丰富,研究比较深入,环境的配置讲解比较详…

安装caffe2 预先准备.安装gflags及autoconf及GLOG https://github.com/caffe2/caffe2/issues/1810 一.下载源代码通过网盘 https://blog.csdn.net/Gpwner/article/details/80068251?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg 二.解压文件,二次解压. $xz -d pytorch.tar.xz $tar -xvf  pytorch.tar 或者通过以下命令解压: tar x…

caffe2 环境的搭建以及detectron的配置 建议大家看一下这篇博客https://tech.amikelive.com/node-706/comprehensive-guide-installing-caffe2-with-gpu-support-by-building-from-source-on-ubuntu-16-04/?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg,是属于比较新的博客,因为caffe2已经合并到pytorch了,所以某些内容已经并不适用了. 环境的安装…

用于检测的CNN分为基于回归网络的方法和基于区域+CNN网络的方法,其中基于回归网络的方法典型为YOLO9000,可以兼容使用VGG-Net框架.其中基于区域+CNN网络方法,大量使用了Caffe作为基础CNN框架.  准备工作(python27环境,X64平台,使用Vs2013和Vs2015): 1. 安装 VcforPython27 9.0或者安装VS2010版本.此步骤涉及到Python库的安装是否成功. 2. 安装 Python27 X64: 3. 使用pip安装Python 包:num…

Detectron概述 Detectron是Facebook FAIR开源了的一个目标检测(Object Detection)平台. 用一幅图简单说明下Object Detection.如Mask R-CNN已经能够做到多目标的Instance Segmentation. 图片来源: Fei-Fei Li, Andrej Karpathy & Justin Johnson (2016) cs231n, Lecture 8 - Slide 8, Spatial Localization and D…

使用Detectron预训练权重输出 *e2e_mask_rcnn-R-101-FPN_2x* 的示例 从Detectron输出的相关示例 使用Detectron预训练权重输出 *e2e_keypoint_rcnn-R-50-FPN_s1x*的示例 这个代码是按照Detectron的安装架构来实现的,仅支持部分功能性,你可以通过点击此链接来获取更多相关信息. 通过这个代码,你可以…… 根据草图训练模型: 通过使用Detectron中得到预训练权重(*.pk)来进行推断: 这个储存器最早是建在jw…