1.可视化工具: http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html 2.常用网络模型caffe-model之.prototxt: https://github.com/soeaver/caffe-model 3.python生成.prototxt文件工具: https://blog.csdn.net/qq_31050167/article/details/78927529 4.caffe的.prototxt文件解读 https://blog.c…

from caffe.proto import caffe_pb2 s = caffe_pb2.SolverParameter() path='/home/xxx/data/' solver_file=path+'solver.prototxt' #solver文件保存位置 s.train_net = path+'train.prototxt' # 训练配置文件 s.test_net.append(path+'val.prototxt') # 测试配置文件 s.test_interval = 7…

在solver解决下面的四个问题: a.训练的记录(bookkeeping),创建用于training以及test的网络结构: b.使用前向以及反向过程对training网络参数学习的过程: c.对testing网络进行评价: d.优化过程中模型中间结果的快照及求解的状态: 下面从这个四个方面介绍solver.prototxt文件中常见参数的含义: 1.net,type;base_lr,lr_polilcy net: 用于声明training 以及test的网络结构定义在哪个文件中,所以它是一个…

准备工具: 1. 已编译好的pycaffe 2. Anaconda(python2.7) 3. graphviz 4. pydot  1. graphviz安装 graphviz是贝尔实验室开发的一个开源的绘图工具,它可以很方便绘制结构化的图形网络,支持多种格式输出,如各种常见的图片格式(bmp.png等),PDF,SVG等. graphviz使用dot作为脚本语言,只需要在dot脚本中定义图的顶点和边,以及形状.颜色.字体.填充等样式,graphviz就可以使用合适的布局算法对图形布局,使各顶…

罗列日常使用中遇到的问题和解决办法.包括: { caffe使用中的疑惑和解释: 无法正常执行 train/inference 的情况: Caffe基础工具的微小调整,比如绘loss曲线图: 调试python代码技巧,基于vscode; py-faster-rcnn在自己数据集上调参技巧 py-faster-rcnn因为numpy版本.自己数据集等各种原因导致的坑和解决办法 py-faster-rcnn本身细节的各种坑 调试matcaffe的技巧 protobuf版本的坑 ... } 保持更新.…

一.制作数据集 1. 关于训练的图片 不论你是网上找的图片或者你用别人的数据集,记住一点你的图片不能太小,width和height最好不要小于150.需要是jpeg的图片. 2.制作xml文件 1)LabelImg 如果你的数据集比较小的话,你可以考虑用LabelImg手工打框https://github.com/tzutalin/labelImg.关于labelimg的具体使用方法我在这就不详细说明了,大家可以去网上找一下.labelimg生成的xml直接就能给frcnn训练使用. 2)自己制…

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…

1. cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model)  用于进行SSD网络的caffe框架的加载 参数说明:prototxt表示caffe网络的结构文本,model表示已经训练好的参数结果 2.t=delib.correlation_tracker() 使用delib生成单目标的追踪器 3.delib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3])) 用于生成追踪器所需要的矩形框[(st…

现在Caffe的Matlab接口 (matcaffe3) 和python接口都非常强大, 可以直接提取任意层的feature map以及parameters, 所以本文仅仅作为参考, 更多最新的信息请参考: http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/interfaces.html 原图…

要运行Caffe,需要先创建一个模型(model),每个模型由许多个层(layer)组成,每个层又都有自己的参数, 而网络模型和参数配置的文件分别是:caffe.prototxt,caffe.solver.prototxt文件. 所以要熟练使用caffe最重要的是学会配置文件(prototxt)文件 caffe的层有很多种,比如Data ,Convolution,Pooling等,层之间的数据流动是以Blobs的方式进行的 1.数据层 数据层是每个模型的最底层,是模型的入口,不仅提供数据的输入,…