main() 首先入口函数caffe.cpp int main(int argc, char** argv) { ...... ) { #ifdef WITH_PYTHON_LAYER try { #endif ]))(); //根据输入参数确定是train还是test,采用string到函数指针的映射实现,非常巧妙 #ifdef WITH_PYTHON_LAYER } catch (bp::error_already_set) { PyErr_Print(); ; } #endif } els…

原文链接 在互联网搜索引擎和医疗成像等诸多领域,深度神经网络 (DNN) 应用的重要性正在不断提升. Pradeep Dubey 在其博文中概述了英特尔® 架构机器学习愿景. 英特尔正在实现 Pradeep Dubey 博文中勾勒的机器学习愿景,并正在着手开发软件解决方案以加速执行机器学习工作负载.这些解决方案将包含在未来版本的英特尔® 数学核心函数库(英特尔® MKL)和英特尔® 数据分析加速库(英特尔® DAAL)中. 本技术预览版展示了配备我们正在开发的软件后,英特尔平台将有望实现的性能.…

@tags caffe 训练 是在windows平台上. 主要是使用/caffe.exe,配合动作参数train,以及指定solver文件.e.g.: cd %caffe_root% %caffe_build%\caffe.exe train --solver=examples\mnist\lenet_solver.prototxt…

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…

写这个是因为有童鞋在跑VGG的时候遇到各种问题,供参考一下. 网络结构 以VGG16为例,自己跑的细胞数据 solver.prototxt: net: "/media/dl/source/Experiment/cell/test/vgg/vgg16.prototxt" test_iter: test_interval: base_lr: 0.0001 lr_policy: "step" gamma: 0.1 stepsize: display: max_iter:…

因为毕设需要,我首先是用ffmpeg抽取某个宠物视频的关键帧,然后用caffe对这个关键帧中的物体进行分类. 1.抽取关键帧的命令: E:\graduation design\FFMPEG\bin>ffmpeg -i .\.mp4 -vf select='eq(pict_type\,I)',setpts='N/(25*TB)' .\%09d.jpg 2.用python编写脚本,利用在imagenet上训练的模型分类视频帧中的物体. 抽取得到的视频关键帧都存放在文件夹"/home/sunsh…

1.相关准备 1.1 手写数字数据集 这篇博客上有.jpg格式的图片下载,附带标签信息,有需要的自行下载,博客附带百度云盘下载地址(手写数字.jpg 格式):http://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/50496194 1.2深度学习框架 本实战基于caffe深度学习框架,需自行参考相关博客搭建环境,这里不再对如何搭建环境作介绍. 2.数据准备 2.1 准备训练与验证图像 准备好你想训练识别的图像数据之后,将其划分为训练集与验证集,并准备好对应…

Caffe的整体流程图: 程序入口:main() int main(int argc, char** argv) { ..... ]))(); .... } g_brew_map实现过程,首先通过 typedef定义函数指针 typedef int (*BrewFunction)(); 这个是用typedef定义函数指针方法.这个程序定义一个BrewFunction函数指针类型,在caffe.cpp 中 BrewFunction 作为GetBrewFunction()函数的返回类型,可以是 tr…

參考博客:https://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/79106837 1获取源代码:git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git2 进入目录中 :cd caffe 3,git checkout ssd 主要参考 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 获取SSD的代码,下载完成后有一个caffe文件夹 git clone https://github…

@tags caffe 前面根据train_lenet.sh改写了train_lenet.py后,在根目录下执行它,得到一系列输出,内容如下: I1013 10:05:16.721294 1684 caffe.cpp:218] Using GPUs 0 I1013 10:05:17.525264 1684 caffe.cpp:223] GPU 0: GeForce GTX 970M I1013 10:05:17.790920 1684 common.cpp:36] System entropy…