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…

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中的数据基本单位,就像…

本文地址:http://blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/51085654 Caffe中,Blob.Layer,Net,Solver是最为核心的类,下面介绍这几个类,Solver将在下一节介绍. 1 Blob 1.1 简单介绍 Blob是: 对待处理数据带一层封装,用于在Caffe中通信传递. 也为CPU和GPU间提供同步能力 数学上,是一个N维的C风格的存储数组 总的来说.Caffe使用Blob来交流数据,其是Caffe中标准的数组与统一的内存接…

关于triplet loss的原理.目标函数和梯度推导在上一篇博客中已经讲过了.详细见:triplet loss原理以及梯度推导.这篇博文主要是讲caffe下实现triplet loss.编程菜鸟.假设有写的不优化的地方,欢迎指出. 1.怎样在caffe中添加新的layer 新版的caffe中添加新的layer.变得轻松多了.概括说来.分四步: 1)在./src/caffe/proto/caffe.proto 中添加 相应layer的paramter message. 2)在./include/…

首先,Blob使用的小例子(通过运行结果即可知道相关功能): #include <vector> #include <caffe/blob.hpp> #include <caffe/util/io.hpp>//磁盘读写 #include <iostream> using namespace std; using namespace caffe; int main() { Blob<float> a; cout<<"Size:…

solver算是caffe的核心的核心,它协调着整个模型的运作.caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件.运行代码一般为 #caffe train --solver=*_solver.prototxt 在Deep Learning中,往往loss function是非凸的,没有解析解,我们需要通过优化方法来求解.solver的主要作用就是交替调用前向(forward)算法和后向(backward)算法来更新参数,从而最小化loss,实际上就是一种迭代的优化算法. 到目前的版本,c…

之前已经配置过一次caffe环境了: Caffe初试(一)win7_64bit+VS2013+Opencv2.4.10+CUDA6.5配置Caffe环境 但其中也提到,编译时,用到了cuda6.5,但是实际训练时,使用GPU训练,又会出现问题.所以强迫症使然,我决定另外配置一个cpu_only的版本,编译时,不使用cuda. 于是网上查了查,很多小伙伴都是使用happynear配置的caffe-windows版本,并参照其博客中的步骤进行编译使用的: 如何快糙猛地在Windows下编译CAFFE…

由于我涉及一个车牌识别系统的项目,计划使用深度学习库caffe对车牌字符进行识别.刚开始接触caffe,打算先将示例中的每个网络模型都拿出来用用,当然这样暴力的使用是不会有好结果的- -||| ,所以这里只是记录一下示例的网络模型使用的步骤,最终测试的准确率就暂且不论了! 一.图片数据库 来源 我使用的图像是在项目的字符分割模块中分割出来的字符图像,灰度化并归一化至32*64,字符图片样本示例如下: 建立自己的数据文件夹 在./caffe/data/目录下建立自己的数据文件夹mine,并且在mi…

如何给caffe添加新的layer ? 初学caffe难免会遇到这个问题,网上搜来一段看似经典的话, 但是问题来了,貌似新版的caffe并没有上面提到的vision_layer:…

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…