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中的数据操作基本单位…

学习列表: Google protocol buffer在windows下的编译 caffe windows 学习第一步:编译和安装(vs2012+win 64) caffe windows学习:第一个测试程序 Caffe学习系列(1):安装配置ubuntu14.04+cuda7.5+caffe+cudnn Caffe学习系列(2):数据层及参数 Caffe学习系列(3):视觉层(Vision Layers)及参数 Caffe学习系列(4):激活层(Activiation Layers)及参数…

caffe团队用imagenet图片进行训练,迭代30多万次,训练出来一个model.这个model将图片分为1000类,应该是目前为止最好的图片分类model了. 假设我现在有一些自己的图片想进行分类,但样本量太小,可能只有几百张,而一般深度学习都要求样本量在1万以上,因此训练出来的model精度太低,根本用不上,那怎么办呢? 那就用caffe团队提供给我们的model吧. 因为训练好的model里面存放的就是一些参数,因此我们实际上就是把别人预先训练好的参数,拿来作为我们的初始化参数,而不需…

所有的层都具有的参数,如name, type, bottom, top和transform_param请参看我的前一篇文章:Caffe学习系列(2):数据层及参数 本文只讲解视觉层(Vision Layers)的参数,视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层. 1.Convolution层: 就是卷积层,是卷积神经网络(CNN)的核心层. 层类型:Convolution lr_mult: 学习率…

学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了…

学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了…

所有的层都具有的参数,如name, type, bottom, top和transform_param请参看我的前一篇文章:Caffe学习系列(2):数据层及参数 本文只讲解视觉层(Vision Layers)的参数,视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层. 1.Convolution层: 就是卷积层,是卷积神经网络(CNN)的核心层. 层类型:Convolution lr_mult: 学习率…

Caffe学习系列(12):训练和测试自己的图片   学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了goo…

上接:Caffe学习系列(21):caffe图形化操作工具digits的安装与运行 经过前面的操作,我们就把数据准备好了. 一.训练一个model 右击右边Models模块的” Images" 按钮 ,选择“classification" 在打开页面右下角可以看到,系统提供了一个caffe model,分别为LeNet, AlexNet, GoogLeNet, 如果使用这三个模型,则所有参数都已经设置好了,就不用再设置了. 在下面,系统为我们列举出了本机所带的显卡,我们可以选择其中一块…

经过前面一系列的学习,我们基本上学会了如何在linux下运行caffe程序,也学会了如何用python接口进行数据及参数的可视化. 如果还没有学会的,请自行细细阅读: caffe学习系列:http://www.cnblogs.com/denny402/tag/caffe/ 也许有人会觉得比较复杂.确实,对于一个使用惯了windows视窗操作的用户来说,各种命令就要了人命,甚至会非常抵触命令操作.没有学过python,要自己去用python编程实现可视化,也是非常头痛的事情.幸好现在有了nvidi…