CAFFE学习笔记（四）将自己的jpg数据转成lmdb格式

1 引言 1-1 以example_mnist为例,如何加载属于自己的测试集? 首先抛出一个问题:在example_mnist这个例子中,测试集是人家给好了的.那么如果我们想自己试着手写几个数字然后验证识别效果又当如何呢? 观察CAFFE_ROOT/examples/mnist/下的lenet_train_test.prototxt文件,发现里面既给出了训练集的路径,又给出了测试集的路径.因此答案很显然了,我们可以把自己的测试集做成leveldb(或lmdb)格式的,然后在lenet_train…

CAFFE学习笔记（五）用caffe跑自己的jpg数据

1 收集自己的数据 1-1 我的训练集与测试集的来源:表情包由于网上一幅一幅图片下载非常麻烦,所以我干脆下载了两个eif表情包.同一个表情包里的图像都有很强的相似性,因此可以当成一类图像来使用.下载个eif解压包可以把eif文件解压成gif和jpg格式的文件,然后删除gif文件,只留下jpg格式的文件,这些图就是我的训练集与测试集了. 1-2 使用rename批量重命名图像 (1)对于一个存放了图像src.jpg的文件夹ROOT,在ROOT中新建一个test.txt文件,在里面写下“renam…

Caffe学习笔记4图像特征进行可视化

Caffe学习笔记4图像特征进行可视化本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 这篇文章主要参考的是http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb 可以算是对它…

Caffe学习笔记2--Ubuntu 14.04 64bit 安装Caffe（GPU版本）

0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com…

C#可扩展编程之MEF学习笔记(四)：见证奇迹的时刻

前面三篇讲了MEF的基础和基本到导入导出方法,下面就是见证MEF真正魅力所在的时刻.如果没有看过前面的文章,请到我的博客首页查看. 前面我们都是在一个项目中写了一个类来测试的,但实际开发中,我们往往要采用分层架构,就拿最简单的三层架构来说吧,我们通常把业务逻辑写在DLL中,现在就来写一个例子,看看如何在不编译整个项目的情况下,轻松的实现扩展.先透露一下,我们只要添加一个DLL就可以了. 这里就以银行为例子吧,首先新建一个控制台项目,还叫MEFDemo吧,然后建一个类库写接口,然后再建一个类库实现…

IOS学习笔记(四)之UITextField和UITextView控件学习

IOS学习笔记(四)之UITextField和UITextView控件学习(博客地址:http://blog.csdn.net/developer_jiangqq) Author:hmjiangqq Email:jiangqqlmj@163.com (一)前言: 上一节我们学习了常用的UIButton按钮使用方法,今天在学习一下可以编辑文本的控件分别为:UITextField和UITextView;(学过android的人知道,这两个我们可以和EditText和TextView进行比较); (二…

java之jvm学习笔记四(安全管理器)

java之jvm学习笔记四(安全管理器) 前面已经简述了java的安全模型的两个组成部分(类装载器,class文件校验器),接下来学习的是java安全模型的另外一个重要组成部分安全管理器. 安全管理器是一个单独的对象,在java虚拟机中,它在访问控制-对于外部资源的访问控制-起到中枢作用如果光看概念可能并不能很好的理解,或者说比较抽象,下面是ClassLoader其中的一个构造函数,先简单的看看它在初始化ClassLoader之前会做一些什么操作 protected ClassLoader(C…

Learning ROS for Robotics Programming Second Edition学习笔记(四) indigo devices

中文译著已经出版,详情请参考:http://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/category/6506865 Learning ROS for Robotics Programming Second Edition学习笔记(四) indigo devices 手柄北通输入有信号,可以正常使用,但是无法正常使用,没有罗技的,没有试过.激光距离传感器无hokuyo,用rplidar.Kinect没有使用.Xsens MTi等其余传感器,以及Arduino设备均无使用…

Typescript 学习笔记四：回忆ES5 中的类

中文网:https://www.tslang.cn/ 官网:http://www.typescriptlang.org/ 目录: Typescript 学习笔记一:介绍.安装.编译 Typescript 学习笔记二:数据类型 Typescript 学习笔记三:函数 Typescript 学习笔记四:回忆Es5 中的类 Typescript 学习笔记五:类 Typescript 学习笔记六:接口 Typescript 学习笔记七:泛型最简单的类 function Person (name, ag…

ES6学习笔记<四> default、rest、Multi-line Strings

default 参数默认值在实际开发有时需要给一些参数默认值. 在ES6之前一般都这么处理参数默认值 function add(val_1,val_2){ val_1 = val_1 || 10; val_2 = val_2 || 20; return console.log(val_1 + val_2); } add(); 而现在可以这么做 function add_1(val_1 = 5,val_2 = 10){ return console.log(val_1 + val_2); }…

muduo网络库学习笔记(四) 通过eventfd实现的事件通知机制

目录 muduo网络库学习笔记(四) 通过eventfd实现的事件通知机制 eventfd的使用 eventfd系统函数使用示例 EventLoop对eventfd的封装工作时序 runInLoop() queueInLoop() wakeup() handleRead() doPendingFunctors() 总结 muduo网络库学习笔记(四) 通过eventfd实现的事件通知机制上篇文章为EventLoop添加了一个定时器Fd,为EventLoop增加了3个接口:runAfter(…

python3.4学习笔记(四) 3.x和2.x的区别，持续更新

python3.4学习笔记(四) 3.x和2.x的区别在2.x中:print html,3.x中必须改成:print(html) import urllib2ImportError: No module named 'urllib2' 在python3.x里面,用urllib.request代替urllib2 import threadImportError: No module named 'thread'在python3.x里面,用_thread(在前面加一个下划线)代替thread 在2…

Go语言学习笔记四：运算符

Go语言学习笔记四: 运算符这章知识好无聊呀,本来想跨过去,但没准有初学者要学,还是写写吧. 运算符种类与你预期的一样,Go的特点就是啥都有,爱用哪个用哪个,所以市面上的运算符基本都有. 算术运算符关系运算符逻辑运算符位运算符赋值运算符其他运算符算术运算符包括:+,-, *,/, %, ++, --. a := 1 b := 2 c c = a + b 关系运算符包括:==, !=, >, <, >=, <= 逻辑运算符包括:&&, ||, !…

Caffe学习笔记（三）：Caffe数据是如何输入和输出的？

Caffe学习笔记(三):Caffe数据是如何输入和输出的? Caffe中的数据流以Blobs进行传输,在<Caffe学习笔记(一):Caffe架构及其模型解析>中已经对Blobs进行了简单的介绍.下面对caffe数据是如何输入和输出做更加详细的分析. 1.输入/输出之Blobs caffe使用blobs结构来存储.交换并处理网络中正向和反向迭代时的数据和导数信息,blob是caffe的标准数组结构,是caffe中处理和传递实际数据的数据封装包,它提供了一个统一的内存接口,从数学意义上说,bl…

Caffe学习笔记（二）：Caffe前传与反传、损失函数、调优

Caffe学习笔记(二):Caffe前传与反传.损失函数.调优在caffe框架中,前传/反传(forward and backward)是一个网络中最重要的计算过程:损失函数(loss)是学习的驱动,类似于视频编码中的率失真代价,是衡量学习的程度,或者说,学习的目的是找到一个网络权重的集合,使得损失函数最小:Solver是通过协调网络的前向推断计算和反向计算来对参数进行更新,从而达到减小loss的目的. 下面将对forward and backward.loss.solver分别进行介绍. 1…

Caffe学习笔记（一）：Caffe架构及其模型解析

Caffe学习笔记(一):Caffe架构及其模型解析写在前面:关于caffe平台如何快速搭建以及如何在caffe上进行训练与预测,请参见前面的文章<caffe平台快速搭建:caffe+window7+vs2013>.<Windows平台上Caffe的训练与学习方法(以数据库CIFAR-10为例)>. 本文主要介绍Caffe的总体框架,并对caffe模型进行解析,主要是本人的学习笔记,参考了各种资料,例如:<Caffe官方教程中译本>,网址:http://caffe.b…

Caffe学习笔记3

Caffe学习笔记3 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/feature_extraction.html 这篇博客主要是用imagenet的一个网络模型来对自己的图片进行训练和测试图片下载网…

Caffe 学习笔记1

Caffe 学习笔记1 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing 这篇博客是caffe官网的一片例程吧,只是熟悉一下操作而已 http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/cifar10.html 1.准备数据 cd /home/wangshu…

Caffe学习笔记2

Caffe学习笔记2-用一个预训练模型提取特征本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/feature_extraction.html 制作一个数据库先做一个临时文件夹 mkdir exampl…

零拷贝详解 Java NIO学习笔记四（零拷贝详解）

转 https://blog.csdn.net/u013096088/article/details/79122671 Java NIO学习笔记四(零拷贝详解) 2018年01月21日 20:20:57 阅读数:956 什么是零拷贝维基上是这么描述零拷贝的:零拷贝描述的是CPU不执行拷贝数据从一个存储区域到另一个存储区域的任务,这通常用于通过网络传输一个文件时以减少CPU周期和内存带宽. 零拷贝给我们带来的好处减少甚至完全避免不必要的CPU拷贝,从而让CPU解脱出来去执行其他的任务减少内存…

kvm虚拟化学习笔记(四)之kvm虚拟机日常管理与配置

KVM虚拟化学习笔记系列文章列表----------------------------------------kvm虚拟化学习笔记(一)之kvm虚拟化环境安装http://koumm.blog.51cto.com/703525/1288795kvm虚拟化学习笔记(二)之linux kvm虚拟机安装 http://koumm.blog.51cto.com/703525/1289627kvm虚拟化学习笔记(三)之windows kvm虚拟机安装http://koumm.blog.51cto.com…