Caffe Model Zoo 许多的研究者和工程师已经创建了Caffe模型,用于不同的任务,使用各种种类的框架和数据.这些模型被学习和应用到许多问题上,从简单的回归到大规模的视觉分类,到Siamese networks for image similarity,到语音和机器人技术应用. 为了帮助分享这些模型,我们介绍model zoo 构架(framework): 打包Caffe模型信息的标准格式. 从Github Gists上传和下载模型,下载训练好的Caffe模型的二进制包的工具. A c

1. 下载训练.验证.测试数据和 VOCdevkit,下载地址: http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCdevkit_08-Jun-2007.ta

caffe团队用imagenet图片进行训练,迭代30多万次,训练出来一个model.这个model将图片分为1000类,应该是目前为止最好的图片分类model了. 假设我现在有一些自己的图片想进行分类,但样本量太小,可能只有几百张,而一般深度学习都要求样本量在1万以上,因此训练出来的model精度太低,根本用不上,那怎么办呢? 那就用caffe团队提供给我们的model吧. 因为训练好的model里面存放的就是一些参数,因此我们实际上就是把别人预先训练好的参数,拿来作为我们的初始化参数,而不需

学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5783006.html 之前使用的是torch,由于其他人在caffe上面预训练了inception模型,需要使用caffe的inception模型进行微调.然后网上搜了一下如何将caffe模型load到torch里面.有两种方式(可直接跳转到3查看): 1. https://github.com/szagoruyko/loadcaffe 该网址的不需要安装caffe.应该是根据.prototxt来强

原地址:http://www.cnblogs.com/zengqs/archive/2009/02/12/1389208.html OpenCV训练分类器 OpenCV训练分类器 一.简介 目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出,并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善.该方法的基本步骤为: 首先,利用样本(大约几百幅样本图片)的 harr 特征进行分类器训练,得到一个级联的boosted分类器. 分类器中的"级联"是指最

学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了

环境说明 系统:ubuntu16.04 显卡:Tesla k80 12G显存 python环境: 2.7 && 3.6 前提条件:cuda9.0 cudnn7.0 opencv3.4.0 安装cuda和cudnn教程 安装opencv3.4.0教程 实现YOLOV3的demo 首先安装darknet框架,官网链接 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet vim Makefile 根据情况修改Makefile,

1.  下载预训练权重文件 YOLOv3使用在Imagenet上预训练好的模型参数(文件名称: darknet53.conv.74,大小76MB)基础上继续训练. darknet53.conv.74下载链接:  https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74,下载完成后放在darknet主目录. 也可以直接在darknet目录下通过wget命令下载: wget https://pjreddie.com/media/files/darknet5

一.背景 原本是打算按<DEX Deep EXpectation of apparent age from a single image>进行表面年龄的训练,可由于IMDB-WIKI的数据集比较庞大,各个年龄段分布不均匀,难以划分训练集及验证集.后来为了先跑通整个训练过程的主要部分,就直接用LAP数据集,参考caffe的finetune_flickr_style,进行一些参数修改,利用bvlc_reference_caffenet.caffemodel完成年龄估计的finetune. 二.训练

一.说明 SIFT Flow 是一个标注的语义分割的数据集,有两个label,一个是语义分类(33类),另一个是场景标签(3类). Semantic and geometric segmentation classes for scenes. Semantic: is void and – are classes. awning balcony bird boat bridge building bus car cow crosswalk desert door fence field gras

分成两种情况,一种是公开的训练好的模型,下载后可以使用的,一类是自己训练的模型,需要保存下来,以备今后使用. 如果是第一种情况,则参考    http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 使用的是Application应用,文档中的例子如下 利用ResNet50网络进行ImageNet分类 from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preproc

这次用yolov2做检测时遇到个大坑,折腾了我好几天,特以此文记录之. 一.安装cuda+cudnn 它们的版本必须要匹配,否则训练后检测不出目标! 1.下载cuda8.0.61_375.26_linux.run和cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz 2.安装cuda sh cuda8.0.61_375.26_linux.run 一直enter,直至accept.然后是安装一些东西直接y,或者让你输入地址, 按enter用默认的就可以了. 3.环境变量设置 sudo gedi

申明:此教程加工于caffe 如何训练自己的数据图片 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了一些其它的图片来代替,共有500张图片,分为大巴车.恐龙.大象.鲜花和马五个类,每个类100张.需要的同学,可到

Caffe学习系列(12):训练和测试自己的图片   学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了goo

本文是讲述怎样使用word2vec的基础教程.文章比較基础,希望对你有所帮助! 官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 官网Python下载地址:http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 1.简介 參考:<Word2vec的核心架构及其应用 · 熊富林.邓怡豪,唐晓晟 · 北邮2015年>           <Word2vec的工作原理及应用探究 · 周练 ·

学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了

https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/91305466 https://blog.csdn.net/qq_25352981/article/details/52605768 二.HOG算法简介  HOG是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的描述子.通过计算和统计局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.主要思想:在一幅图像中,局部目标的表

caffe团队用imagenet图片进行训练,迭代30多万次,训练出来一个model.这个model将图片分为1000类,应该是目前为止最好的图片分类model了. 假设我现在有一些自己的图片想进行分类,但样本量太小,可能只有几百张,而一般深度学习都要求样本量在1万以上,因此训练出来的model精度太低,根本用不上,那怎么办呢? 那就用caffe团队提供给我们的model吧. 因为训练好的model里面存放的就是一些参数,因此我们实际上就是把别人预先训练好的参数,拿来作为我们的初始化参数,而不需

如何利用tensorflow的object_detection api开源框架训练基于自己数据集的模型(Windows10系统) 一.环境配置 1. Python3.7.x(注:我用的是3.7.3.安装好后把python.exe的路径加入到全局环境变量path中,方便后续命令) 2. Tensorflow1.13.1(注:目前暂时还不能用tensorflow2.x,因为开源社区还没有针对Windows10+tensorflow2.x的object_detection api参考资料.) 3. P

怎样训练YOLOv3 Training YOLOv3 : Deep Learning based Custom Object Detector 本文将在一些公开的雪人图片和视频上分享训练过程.有助于训练的脚本和结果.可以使用相同的过程来训练具有多个目标检测. 先下载代码,例如, 下载地址一:https://github.com/madhawav/YOLO3-4-Py 下载地址二:https://github.com/Eric3911/yolov3_darknet 1. 数据集 与任何深度学习任务