Caffe实现概述 目录 一.caffe配置文件介绍 二.标准层的定义 三.网络微调技巧 四.Linux脚本使用及LMDB文件生成 五.带你设计一个Caffe网络,用于分类任务 一.caffe配置文件介绍 二.标准层的定义   三.网络微调技巧 其中,multistep最为常用 四.Linux脚本使用及LMDB文件生成 五.带你设计一个Caffe网络,用于分类任务 下面: 使用pycaffe生成solver配置 使用pycaffe生成caffe测试网络和训练网络 数据集下载: # demoCaf…

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.…

转自:AI之路 这篇博客主要介绍SSD算法,该算法是最近一年比较优秀的object detection算法,主要特点在于采用了特征融合. 论文:SSD single shot multibox detector论文链接:https://arxiv.org/abs/1512.02325 算法概述: 本文提出的SSD算法是一种直接预测bounding box的坐标和类别的object detection算法,没有生成proposal的过程.针对不同大小的物体检测,传统的做法是将图像转换成不同的大小,…

@author:oneBite本文简述如何在windows环境下,运行caffe的“hello world”例程体会适用caffe的流程:转换输入数据格式>在solver.prototxt中配置训练参数,在train.prototxt中配置网络结构和输入输出.激活函数>调用caffe train and test "hello world"-运行识别手写数字的例程 先简要概述Linux下的运行caffe helloworld例程过程编译caffe>下载相应的训练数据到…

http://www.cnblogs.com/nwpuxuezha/p/4302024.html 原文链接:caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html 创建caffe模型,首先要在protocol buffer 定义文件(prototxt)中定义结构. 在caffe环境中,图像的明显特征是其空间结构. 主要layers 主要功能 主要类型 其他 卷积层 提取特征 CONVOLUTION 学习率.数据维度 池化层 特征池化 POOLING 池化方法,…

Snapshot的存储 概述 Snapshot的存储格式有两种,分别是BINARYPROTO格式和hdf5格式.BINARYPROTO是一种二进制文件,并且可以通过修改shapshot_format来设置存储类型.该项的默认是BINARYPROTO.不管哪种格式,运行的过程是类似的,都是从Solver<Dtype>::Snapshot()函数进入,首先调用Net网络的方法,再操作网络中的每一层,最后再操作每一层中blob,最后调用write函数写入输出.源码入口: void Solver<…

今天整理了自己所写的关于Keras的博客,有没发布的,有发布的,但是整体来说是有点乱的.上周有空,认真看了一周Keras的中文文档,稍有心得,整理于此.这里附上Keras官网地址: Keras英文文档:https://keras.io/#installationKeras Keras中文文档:https://keras.io/zh/ 下面回顾一下自己以前写的有关Keras的博客: Python机器学习笔记:利用Keras进行分类预测 Python机器学习笔记:使用Keras进行回归预测 首先是上…

常用深度学习框--Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet 一．概述 近几年来,深度学习的研究和应用的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架层出不穷,包括TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch,CNTK,Theano,Caffe,DeepLearning4,Lasagne,Neon,等等.Google,Microsoft等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战,当下最主流的框架当属TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch…

0x00 - 前言 我从去年就开始对AR(Augmented Reality)技术比较关注,但是去年AR行业一直处于偶尔发声的状态,丝毫没有其"异姓同名"的兄弟VR(Virtual Reality)火爆.至于MR(Mixed Reality)更像是Google Glass事情之后对AR的洗白.但是今年AR行业出了件大事,没错,别左右看了,说的就是你 —— Pokemon GO.暂且不讨论这款游戏是不是AR游戏,毕竟争议挺大,但是这款游戏着实是让AR火了一把.AR应用开发貌似也有了燎原之…

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 1 – INTRODUCTION TO RNNS . Recurrent Neural Networks(RNNS) ,循环神经网络,是一个流行的模型,已经在许多NLP任务上显示出巨大的潜力.尽管它最近很流行,但是我发现能够解释RNN如何工作,以及如何实现RNN的资料很少…