摘要:本实验主要是以基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类(仅推理)为例,学习如何在已经具备预训练模型的情况下,将该模型部署到昇腾AI处理器上进行推理. 本文分享自华为云社区<[CANN训练营][2022第二季][新手班]基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类(仅推理)的实验复现>,作者: StarTrek . 本实验主要是以基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类(仅推理)为例,学习如何在已经具备预训练模型的情况下,将该模型部署到昇腾AI处理器上进行推理.该…

之前我们在使用cnn做图片分类的时候使用了CIFAR-10数据集 其他框架对于CIFAR-10的图片分类是怎么做的 来与TensorFlow做对比. Caffe Keras 安装 官方安装文档: https://github.com/IraAI/caffe-gpu-installation https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows windows下安装gpu加速版的caffe mark 使用的数据集依然是CIFAR-10,使用的也依然是卷积神经网络.查…

3.搭建网络: 搭建网络之前,要确保之前编译 caffe 时已经 make pycaffe 了. 步骤1:导入 Caffe 我们首先在 ResNet 文件夹中建立一个 mydemo.py 的文件,本参考资料我们用 spyder 打开.要导入 Caffe 的话直接 import caffe 是不可以的,因为系统找不到 caffe module,这时候要告诉系统 caffe 在哪里可以导入,因此需要添加 caffe 的路径,准确地说是 caffe-master/python 路径.为了以后的方便,我…

1. 前言 近些年来,随着以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习在图像识别领域的突破,越来越多的图像识别算法不断涌现.在去年,我们初步成功尝试了图像识别在测试领域的应用:将网站样式错乱问题.无线领域机型适配问题转换为"特定场景下的正常图片和异常图片的二分类问题",并借助Goolge开源的Inception V3网络进行迁移学习,重训练出对应场景下的图片分类模型,问题图片的准确率达到95%以上. 过去一年,我们在图片智能识别做的主要工作包括: 模型的落地和参数调优 模型的服务化 模型服…

Google在TensorFlow1.0,之后推出了一个叫slim的库,TF-slim是TensorFlow的一个新的轻量级的高级API接口.这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦身”.它类似我们在TensorFlow模块中所介绍的tf.contrib.lyers模块,将很多常见的TensorFlow函数进行了二次封装,使得代码变得更加简洁,特别适用于构建复杂结构的深度神经网络,它可以用了定义.训练.和评估复杂的模型. 这里我们为什么要过来介绍这一节的内容呢?主要是因为Ten…

人脸识别(基于Caffe, 来自tyd) 人脸识别(判断是否为人脸) LMDB(数据库, 为Caffe支持的分类数据源) mkdir face_detect cd face_detect mkdir train val mkdir train/{0,1} mkdir val/{0,1} 将人脸数据放到train/1和val/1下 将非人脸数据放到val/0和val/0下 vim train.txt 0/xxx.jpg 0 1/xxx.jpg 1 vim val.txt 1/xxx.jpg 1 0…

基于比较的方法 先通过CNN得到目标特征,然后与参考目标的特征进行比较. 不同在于比较的方法不同而已. 基本概念 数据集Omniglot:50种alphabets(文字或者文明); alphabet中15-40 characters(字母); 每个字母有20drawers(20个不同的人写的). 每次迭代叫mini_batch或者epsiode. N-ways指的是有多个类别,N-shot是指于多少个目标进行比较取均值中的最高值作为最后的结果. 测试集与训练集中样本的类别不一样. cosine(…

数据集 1.准备数据集 1)下载训练和验证图片 ImageNet官网地址:http://www.image-net.org/signup.php?next=download-images (需用邮箱注册,而且邮箱不能是地址以.com结尾的邮箱) ImageNet官网下载ILSVRC2012的训练数据集和验证数据集.除数据集外,ImageNet还提供了一个开发工具包ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz,是对ILSVRC2012数据集的详细讲解,提交比赛结果的要求,和对结果评价的…

参考博客:https://blog.csdn.net/eereere/article/details/79118645#commentBox 目录 1.准备图片 2. 将 图片路径写入txt 参考 这篇文章 3.转换格式 还是参考这篇文章 4.训练模型 参考这篇 参考这篇 参考这篇 5.测试模型 看过这篇转换均值文件 看过这篇 —————————————————————————————正文—————————————————————————————————————— 1.准备图片 在data下新建…

本篇文章主要记录的是人脸检测数据源制作与ALEXNET网络训练实现检测到人脸(基于caffe). 1.数据获取 数据获取: ① benchmark是一个行业的基准(数据库.论文.源码.结果),例如WIDER Face.FDDB ② 优秀论文,通常实验阶段都会介绍它所使用的数据集,公开数据集可以下载.申请数据集的时候,最后使用学校的数据集. ③ 论坛或者交流社区:如thinkpace ④ 数据规模,越大越好  如本实验中4w多 二分类数据:第一类人脸,第二类非人脸 人脸数据:路径/xxx.jpg…