一.相关代码及训练好的模型 eveningglow/age-and-gender-classification: Age and Gender Classification using Convolutional Neural Network  https://github.com/eveningglow/age-and-gender-classification 二.部署 1.打开Caffe.sln工程,编译方法见:https://www.cnblogs.com/smbx-ztbz/p/938

本文为本人caffe分类网络训练.结果可视化.部署及量化具体过程的心得笔记.caffe目前官方已经停止支持了,但是caffe是目前工业落地最常用的深度学习框架,用的人挺多.其实主要怕自己忘了,弄个备份,弄caffe很久了,怕不用东西都忘了,但是本文主要是讲述caffe下的分类网络.caffe默认已经配置好了,而且尽可能是linux系统,本文基于ubuntu18系统.如果有错误,希望积极指正. 1 训练 1.1 数据准备 首先在caffe/data路径建立example_data文件夹,在exam

进入$CAFFE_ROOT/python: $ python draw_net.py ../models/bvlc_reference_caffenet/train_val.prototxt caffenet.jpg 若出现错误: Traceback (most recent call last): File "draw_net.py", line 8, in import caffe File "/home/zzq/下载/caffe-master/python/caffe/

在caffe中模型的加载是通过这个函数加载的: void Net<Dtype>::CopyTrainedLayersFrom(const string trained_filename)

目录 1基于CNN的性别分类建模原理 1.1 人脸识别 1.2 性别预测 1.3 年龄预测 1.4 结果 2 代码 参考 本教程中,我们将讨论应用于面部的深层学习的有趣应用.我们将估计年龄,并从单个图像中找出该人的性别.模型由GilLevi和TalHassner训练(https://talhassner.github.io/home/publication/2015_CVPR).本文介绍了如何在OpenCV中使用该模型的步骤说明.Opencv版本3.4.3以上.代码教程代码可以分为四个部分: 1

开发环境介绍 在SuperVessel云上,我们为大家免费提供当前火热的caffe深度学习开发环境.SuperVessel的Caffe有如下优点: 1) 免去了繁琐的Caffe环境的安装配置,即申请即使用. 2) 集成了SuperVessel先进的GPU虚拟化技术,POWER8,GPU与cuDNN库三重加速的Caffe,极大的节约您的模型训练时间. 3) 环境集成了一些优秀的Caffe开源模型,如图片识别与人脸识别模型,帮助您更快的学习理解Caffe,助力您搭建有趣的深度学习应用. Caffe深

   一. 装完caffe当然要来跑跑自带的demo,在examples文件夹下. 先来试试用于手写数字识别的mnist,在 examples/mnist/ 下有需要的代码文件,但是没有图像库. mnist库有50000个训练样本,10000个测试样本,都是手写数字图像. caffe支持的数据格式为:LMDB LEVELDB IMDB比LEVELDB大,但是速度更快,且允许多种训练模型同时读取同一数据集. 默认情况,examples里支持的是IMDB文件,不过你可以修改为LEVELDB,后面详解

由于之前已经在Ubuntu 14.04 x64上面安装cuda7.0+caffe, 并且已经配置好,caffe也已经跑通. 但是最近需要使用Torch,而Torch对cuda的要求是8.0,因此决定对cuda的版本进行升级,以满足Torch平台的需求. 而最新版的caffe也已经支持cuda8.0. 话不多说,开始安装cuda8.0. 1. 电脑配置 显卡:GeForce GTX TITAN X 系统:Ubuntu 14.04(x_64) CUDA:cuda_8.0.61_375.26_linu

认识Caffe与Caffe2 目录: 一.Caffe的作者-贾扬清 二.Caffe简介--Caffe.Caffe2.Caffe2Go 三.认识Caffe 四.认识Caffe2 五.认识Caffe2Go     正文: 一.Caffe的作者-贾扬清 Caffe 作者:贾扬清,任Facebook研究科学家,曾在Google Brain工作.在AI领域有数年的研究经历.在UC Berkeley获得计算机科学博士学位,在清华大学获得硕士和本科学位.对两款流行的深度学习框架做过贡献:Caffe的作者,Te

Caffe | Deep Learning Framework是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 Yangqing Jia,目前在Google工作.Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换: Caffe::set_mode(Caffe::GPU); Caffe的优势 上手快:模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出. Caffe给出了模型的定义.最优化设置以及预训练的权重,方便

参考文章:How to Capture Camera Video and Do Caffe Inferencing with Python on Jetson TX2 与参考文章大部分都是相似的,如果不习惯看英文,可以看看我下面的描述 上篇博客:在Jetson TX2上捕获.显示摄像头视频 介绍了一个脚本 tegra-cam.py.主要是在Jetson TX2上显示三种摄像头捕获的视频.本节将对脚本进行扩展,使用caffe分类模型对摄像头视频进行演示. 主要的测试环境:python3和Jetso

由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概80%,效果还不错,完全能满足使用,如

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面

将所有文件的编码,转换为UTF-8 find . ! -type d -exec enca -L zh_CN -x UTF-8 {} \; 将指定目录下所有文件权限设定为644 find . ! -type d -exec chmod 644 {} \; 将指定目录下所有目录权限设定为755 find . -type d -exec chmod 755 {} \; 替换文本文件中行尾换行符,从dos(CRLF)为unix行尾换行符: find . -name '*.php' | xargs -I

基于LeNet网络的中文验证码识别 由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概8

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80

现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘.计算机视觉.自然语言处理.生物特征识别.搜索引擎.医学诊断.DNA序列测序.语音和手写识别.战略游戏和机器人等方面. 翻译整理了目前GitHub上最受欢迎的28款开源的机器学习项目,以供开发者参考使用. 1. TensorFlow TensorFlow 是谷歌发布的第二代机器学习系统.据谷歌宣称,在部分基准测试中,TensorFlow的处理速度比第一代的DistBelief加快了2倍之多.具体的讲,

目录 换源 开发相关的基本包 vimrc python, pip zsh, oh-my-zsh, josh 配置android相关环境 查看库文件(libxxx.a/libxxx.so,动态静态库均可)是哪个编译器生成的 ldd查看动态库的依赖项 nvidia-smi反应慢 查找ppa软件包 U盘启动ubuntu(安装),进不去桌面 安装软件包/编译常见软件包 查找包 安装软件到系统路径 编译时提示头文件找不到 双"重定向" 装ffmpeg 编译安装opencv和opencv cont

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的introductory_parser_samples例子的分析和介绍. 1 引言 假设当前路径为: TensorRT-5.0.2.6/samples 其对应当前例子文件目录树为: # tree python python/ ├── common.py ├── introductory_parser_samples │   ├── caffe_resnet50.py │   ├── onnx_resnet50.py │   ├── REA

 \(安装环境: \color{red}{Ubuntu16.04 + CUDA8.0 + cuDNN5.0}\) 安装 CUDA CUDA 安装准备 CUDA 官方安装文档 首先查看是否电脑具有支持 CUDA 的 GPU lspci | grep -i nvidia 查看 Linux 版本信息与 gcc 版本 uname -m && cat /etc/*release && gcc --version 下载 下载 CUDA-8.0, 注意选取 deb(local) 版本,