1. cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model)  用于进行SSD网络的caffe框架的加载 参数说明:prototxt表示caffe网络的结构文本,model表示已经训练好的参数结果 2.t=delib.correlation_tracker() 使用delib生成单目标的追踪器 3.delib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3])) 用于生成追踪器所需要的矩形框[(st

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特

存储的总体分类     主流存储结构   网络存储结构大致分为三种:直连式存储(DAS:Direct Attached Storage).存储区域网络(SAN:Storage Area Network)和网络接入存储(NAS:Network Attached Storage).       一.DAS(直接附加存储设备:Direct Attached Storage)  直接附加存储是指将存储设备通过SCSI接口直接连接到一台服务器上使用.  [优点]  DAS购置成本低,配置简单,使用过程和使

复制预训练model的参数,只需要重新copy一个train_val.prototxt.然后把不需要复制的层的名字改一下,如(fc7 -> fc7_new),然后fine tune即可. freeze指定层参数,只需要把对应层的学习率lr_mult 设置为0即可,如: 在layer里面加上param { lr_mult: 0 }就可以了,比如全连接层里面:layer { type: "InnerProduct" param { # 对应第1个参数blob的配置,也就是全连接层的参

0. 全集 Explained Visually 1. 图像与视觉 Image Kernels 2. 数学操作 Convolution arithmetic:卷积: 3. 神经网络与深度学习 A Neural Network Playground caffe 网络配置文件 .prototxt 的网络模型的可视化:Quick Start - Netscope 4. 计算机视觉

MECE原则,表达精准分类与全面性的有效利器 结构化思维的本质就是逻辑,其目的在于对问题的思考更完整.更有条理,它帮助我们一个一个找到线头,理清思路,探求事物之间的相互联系.MECE分析法是一种结构化思维的具体直观表述, 是“结构化思维”的基本功. 在我们分析事实.创建假设.证明或证伪假设的每一步路上,都贯穿着“MECE”的思维准则. 1 什么是MECE分析法 MECE分析法,是麦肯锡的第一个女咨询顾问 Barbara Minto 在金字塔原理中提出的一个很重要的原则.它是一种对于一个重大的议题

Resnet网络详细结构(针对Cifar10) 结构 具体结构(Pytorch) conv1 (conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (relu): ReLU(inplace=True) (ma

TensorFlow 训练好模型参数的保存和恢复代码,之前就在想模型不应该每次要个结果都要重新训练一遍吧,应该训练一次就可以一直使用吧. TensorFlow 提供了 Saver 类,可以进行保存和恢复.下面是 TensorFlow-Examples 项目中提供的保存和恢复代码. ''' Save and Restore a model using TensorFlow. This example is using the MNIST database of handwritten digits

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51774966 当我们设计好网络结构后,在神经网络训练的过程中,迭代输出的log信息中,一般包括,迭代次数,训练损失代价,测试损失代价,测试精度等.本文提供一段示例,简单讲述如何绘制训练曲线(training curve). 首先看一段训练的log输出,网络结构参数的那段忽略,直接跳到训练迭代阶段: I0627 21:30:06.0043

在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 train.py,同时新建文件夹 logs 和文件夹 samples,前者用来保存训练过程中的日志和模型,后者用来保存训练过程中采样器的采样图片,在 train.py 中输入如下代码: # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import os from read_data import * from utils import * from ops impo

如何在Caffe中配置每一个层的结构 最近刚在电脑上装好Caffe,由于神经网络中有不同的层结构,不同类型的层又有不同的参数,所有就根据Caffe官网的说明文档做了一个简单的总结. 1. Vision Layers 1.1 卷积层(Convolution) 类型:CONVOLUTION 例子 layers { name: "conv1" type: CONVOLUTION bottom: "data" top: "conv1" blobs_lr:

背景 我们在之前的文章中介绍过如何通过PAI内置的TensorFlow框架实验基于Cifar10的图像分类,文章链接:https://yq.aliyun.com/articles/72841.使用Tensorflow做深度学习做深度学习的网络搭建和训练需要通过PYTHON代码才能使用,对于不太会写代码的同学还是有一定的使用门槛的.本文将介绍另一个深度学习框架Caffe,通过Caffe只需要填写一些配置文件就可以实现图像分类的模型训练. 关于PAI的深度学习功能开通,请务必提前阅读https://

Minst训练 我的路径:G:\Caffe\Caffe For Windows\examples\mnist  对于新手来说,初步完成环境的配置后,一脸茫然.不知如何跑Demo,有么有!那么接下来的教程就是我们这些新手的福利了. 第一步:如果前面的train_net.cpp编译通过了,那么这个就非常简单.Caffe训练和测试的数据都是需要leveldb格式的,niuzhiheng大牛已经给我们转好了MNIST的数据格式.如下图:  第二步:如上图所示,文件夹下有个get_mnist_leveld

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

caffe程序自带有一张小猫图片,存放路径为caffe根目录下的 examples/images/cat.jpg, 如果我们想用一个训练好的caffemodel来对这张图片进行分类,那该怎么办呢? 如果不用这张小猫图片,换一张别的图片,又该怎么办呢?如果学会了小猫图片的分类,那么换成其它图片,程序实际上是一样的. 开发caffe的贾大牛团队,利用imagenet图片和caffenet模型训练好了一个caffemodel,  供大家下载.要进行图片的分类,这个caffemodel是最好不过的了.所

Preface   Linux内核对网络驱动程序使用统一的接口,并且对于网络设备采用面向对象的思想设计. Linux内核采用分层结构处理网络数据包.分层结构与网络协议的结构匹配,既能简化数据包处理流程,又便于扩展和维护. 内核网络结构 在Linux内核中,对网络部分按照网络协议层.网络设备层.设备驱动功能层和网络媒介层的分层体系设计. 网络驱动功能层主要通过网络驱动程序实现. 在Linux内核,所有的网络设备都被抽象为一个接口处理,该接口提供了所有的网络操作.    net_device结构表示

Preface   Linux内核对网络驱动程序使用统一的接口,并且对于网络设备采用面向对象的思想设计. Linux内核采用分层结构处理网络数据包.分层结构与网络协议的结构匹配,既能简化数据包处理流程,又便于扩展和维护. 内核网络结构 在Linux内核中,对网络部分按照网络协议层.网络设备层.设备驱动功能层和网络媒介层的分层体系设计. 网络驱动功能层主要通过网络驱动程序实现. 在Linux内核,所有的网络设备都被抽象为一个接口处理,该接口提供了所有的网络操作.    net_device结构表示

Preface Linux内核对网络驱动程序使用统一的接口,并且对于网络设备采用面向对象的思想设计. Linux内核采用分层结构处理网络数据包.分层结构与网络协议的结构匹配,既能简化数据包处理流程,又便于扩展和维护. 一.内核网络结构 在Linux内核中,对网络部分按照网络协议层.网络设备层.设备驱动功能层和网络媒介层的分层体系设计. 网络驱动功能层主要通过网络驱动程序实现. 在Linux内核,所有的网络设备都被抽象为一个接口处理,该接口提供了所有的网络操作. net_device结构表示网络设

weight_decay防止过拟合的参数,使用方式: 样本越多,该值越小 模型参数越多,该值越大 一般建议值: weight_decay: 0.0005 lr_mult, decay_mult 关于偏置与参数使用不同的学习率与权重衰减项: 偏置的学习率一般为参数的两倍 比如一个卷积,有偏置的话,其学习率应该是 param { lr_mult: } param { lr_mult: } 偏置设为2倍,能够加速收敛 对于偏置,其衰减项一般设置为0,还是对应上面的卷积: param { lr_mult

数据层 数据层是模型最底层,提供提供数据输入和数据从Blobs转换成别的格式进行保存输出,通常数据预处理(减去均值,放大缩小,裁剪和镜像等)也在这一层设置参数实现. 参数设置: name: 名称 type: 类型 Data: 从LMDB/LEVELDB读取数据和标签, 转换(http://deepdish.io/2015/04/28/creating-lmdb-in-python/) 可以使用convert_imageset转换 ImageData: 直接读取图片数据 .... top: 输出数

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/8d877e63/,欢迎阅读! cpp caffe net run in multiple threads Guide set_mode Caffe fails to use GPU in a new thread ??? see here the `Caffe::mode_` variable that controls this is thread-local, so ensure you're calling `caffe