此篇讲述在matlab中,如何将训练好的model用于图像分类.将以mnist为例,主要用到caffe-master\matlab\demo 下的classification_demo.m ,可参考我之前的博客 [caffe-windows] caffe-master 之 classfication_demo.m 超详细分析 (http://blog.csdn.net/u011995719/article/details/54135189) 首先贴大神的博客:http://blog.csdn.n…

MicroSoft维护的caffe已经作为官方的caffe分支了,编译方式也改了,刚好最近重装了一次caffe windows, 记录一下里面的坑 https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows 安装有两种方案: 方案一:使用vs2015,缺点要最新的win10才能安装vs2015,故不推荐该方案 1. 把build_win.cmd 中的with_ninja的1,都改为0 2.手动下载libraries_v140_x64_py27_1.0.1.tar.bz2…

没有GPU,没有linux, 只好装caffe的windows版本了. 我的系统是win10(64位),vs 2012版本,其它什么都没有装,因此会需要一切的依赖库. 其实操作系统只要是64位就行了,无所谓版本,win7,win8,win10都行. 1.安装vs2012. 2.安装 cude 6.5  可到此处下载:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-65, 下载的是64bit的EXE文件,下载完后,双击安装就可以了,如果默认安装路径,则应该安装在…

Caffe 是一个高效的深度学习框架,鉴于不想折腾装个双系统,最近鼓捣了下用caffe源码在windows进行编译.非常感谢Yangqing Jia博士的caffe开源代码.Neil Z.Shao's博客的指导,以及happynear的工程文件提供的帮助.本博客caffe里C/C++部分编译主要参考了Neil Z.Shao's博客,python wapper 和 matlab wapper编译主要参考了happynear的工程文件.鉴于编译过程并未记录下详细流程,步骤不详之处可参考上述两个资料.…

caffe windows编译成功后,就可以开始进行测试了.如果还没有编译成功的,请参考:caffe windows 学习第一步:编译和安装(vs2012+win 64) 一般第一个测试都是建议对手写字体minist进行识别.这个测试放在根目录下的 .\examples\mnist\ 文件夹内. 1.下载数据.程序本身不带测试数据,需要去下载,测试数据为leveldb格式.你可以直接双击运行“get_mnist_leveldb.bat”  这个脚本自动下载数据,但一般都不成功,可能里面的网址被墙…

00-classification 主要讲的是如何利用caffenet(与Alex-net稍稍不同的模型)对一张图片进行分类(基于imagenet的1000个类别) 先说说教程到底在哪(反正我是找了半天也没发现...) 其实并没有官方教程一说,只是在caffe/example/下有 00-classification.ipynb: 01-learning-lenet.ipynb: 02-fine-tuning.ipynb: 等等一些列 ipython notebook文件,里面就是一些examp…

01-learning-Lenet, 主要讲的是 如何用python写一个Lenet,以及用来对手写体数据进行分类(Mnist).从此教程可以知道如何用python写prototxt,知道如何单步训练网络,以及采用单步训练的方法来获取每一步训练的loss和accuracy,用来绘制曲线图. 其实并没有官方教程一说,只是在caffe/example/下有 00-classification.ipynb: 01-learning-lenet.ipynb: 02-fine-tuning.ipynb:…

今天自己在matlab中安装libsvm,下面是详细的步骤 1.首先下载libsvmhttp://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/我的matlab版本 R2016a,我的libsvm版本3.21 2.解压至指定目录将libsvm解压至XXX:\\MATLAB\R2016a\toolbox下,你也可以解压至你喜欢的地方,但是建议就解压在这里比较好. 3.现在大部分处理器都是64位的,我的也是64位的,所以就不说跟32位安装的区别了.进入libsvm-3.21中有…

在VLFeat官网上是这么介绍VLFeat的:VLFeat开源库实现了很多著名的机器视觉算法,如HOG, SIFT, MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, SLIC superpixels, 和 quick shift.VLFeat开源库是用C语言写的,以确保其效率和兼容性,同时VLFeat还提供了MATLAB接口和详细的文档.它可以在windows, Mac, 和Linux上使用.…

(转于它处,仅供参考) 1.. Ctrl+C 中断正在执行的操作 如果程序不小心进入死循环,或者计算时间太长,可以在命令窗口中使用Ctrl+c来中断.MATLAB这时可能正疲于应付,响应会有些滞后. 2. figure命令新建一个绘图窗口 figure 可以打开一个空的绘图窗口,接下的绘图命令可以将图画在它里面,而不会覆盖以前的绘图窗口.当有多个figure窗口时,在命令窗口中执行如Plot等命令将覆盖当前figure窗口中的对象.所谓的当前figure窗口,也就是最后一次查看的窗口(可以用命令…