1.准备样本 要训练自己的样本,首先需要把样本准备好,需要准备的是训练集和测试集,caffe支持直接使用图片,当然把样本转换为leveldb或lmdb格式的话训练起来会更快一点.这里我先偷个懒,直接使用图片吧 [尴尬.jpg] 训练集和测试集是一样的,不过样本不要重叠.首先我把训练集的图片都放在一个目录,然后shift+右键选择该目录,打开cmd,使用命令 dir /s/b >train.txt ,这样就在该目录下生成了一份所有图片的列表,效果如下 然后使用查找替换功能把它修改成下面这个样子,后…

PyQt5+Caffe+Opencv搭建人脸识别登录界面(转载) 最近开始学习Qt,结合之前学习过的caffe一起搭建了一个人脸识别登录系统的程序,新手可能有理解不到位的情况,还请大家多多指教. 我的想法是用opencv自带的人脸检测算法检测出面部,利用caffe训练好的卷积神经网络来提取特征,通过计算当前检测到的人脸与已近注册的所有用户的面部特征之间的相似度,如果最大的相似度大于一个阈值,就可以确定当前检测到的人脸对应为这个相似度最大的用户了. ###Caffe人脸识别 因为不断有新的用户加入…

本节翻译自:https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-2/ 必备条件: 此教程part1-YOLO的工作原理 PyTorch的基本工作知识,包括如何使用 nn.Module, nn.Sequential and torch.nn.parameter 等类创建自定义网络结构 下面我将假设你有了一定的PyTorch基础.如果您是一个入门者,我建…

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 目前呢,caffe,theano,torch是当下比较流行的Deep Learning的深度学习框架,楼主最近也在做一些与此相关的事情.在这里,我主要介绍一下如何在Caffe上微调网络,适应我们自己特定的新任务.一般来说我们自己需要做的方向,比如在一些特定的领域的识别分类中,我们很难拿到大量的数据.因为像在ImageNet上毕竟是一个千万级的图像数据库,通常我们…

孤荷凌寒自学python第八十四天搭建jTessBoxEditor来训练tesseract模块 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末) 由于本身tesseract模块针对普通的验证码图片的识别率并不高,据说需要进行专门针对具体某一型号的验证码图片的训练才可以,因此今天的学习重点是搭建jTessBoxEditor环境来进行tesseract训练数据的训练和生成. 是完全参照以下博客内容来进行的: https://www.cnblogs.com/zhongtang/p/5555950.html 具体…

一.[用Python学习Caffe]2. 使用Caffe完成图像目标检测 标签: pythoncaffe深度学习目标检测ssd 2017-06-22 22:08 207人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 机器学习(22)  深度学习(12)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   2. 使用Caffe完成图像目标检测 本节将以一个快速的图像目标检测网络SSD作为例子,通过Python Caffe来进行图像目标检测. 必须安装windows-ssd版…

官方参数解释: Convolution 2D tflearn.layers.conv.conv_2d (incoming, nb_filter, filter_size, strides=1, padding='same', activation='linear', bias=True, weights_init='uniform_scaling', bias_init='zeros', regularizer=None, weight_decay=0.001, trainable=True,…

搭建网络的步骤大致为以下: 1.准备数据 2. 定义网络结构model 3. 定义损失函数4. 定义优化算法 optimizer5. 训练 5.1 准备好tensor形式的输入数据和标签(可选) 5.2 前向传播计算网络输出output和计算损失函数loss 5.3 反向传播更新参数 以下三句话一句也不能少: 5.3.1 optimizer.zero_grad()  将上次迭代计算的梯度值清0 5.3.2 loss.backward()  反向传播,计算梯度值 5.3.3 optimizer.s…

1. 首先,我们先看一个完整的文件:lenet_train_test.prototxt name: "LeNet" #整个网络的名称 layer { #数据层——训练数据 name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { scale: 0.00390625 } data…

这是看过莫凡python的学习笔记. 搭建网络,两种方式 (1)建立Sequential对象 import torch net = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(2,10), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(10,2)) 输出网络结构 Sequential( (0): Linear(in_features=2, out_features=10, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in…