caffe 學習
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- 第一個樣例：給一張圖片，然後調用已經訓練好的caffemodel（其實裏邊存的是網絡的參數），通過深度學習的網絡來給這張圖片分類
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【轉載】Caffe學習：運行caffe自帶的兩個簡單例子
0.00 練習 siam 其它 sudo 單例 復制 腳本 policy 原文：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5075490.html 為了程序的簡潔，在caffe中是不帶練習數據的，因此需要自己去下載。但在caffe根目錄下的data
caffe學習--cifar10-20171103
classify example mod sea -c examples ret cif rain classification ./examples/cifar10/cifar10_full.prototxt ./examples/cifar10/cifar10
Caffe學習中的一些錯誤記錄
body 安裝 protobuff prot 發的 clas 5.0 使用 記錄 ProtoBuffer ProtoBuffer是由Google開發的一種可以實現內存與非易失存儲介質（如硬盤文件）交換的協議接口。Caffe源碼中大量使用ProtoBuffer作為權值和模型
【Caffe學習01】在Caffe中trian MNIST
在上次搭建好Caffe環境的基礎上我們進行第一次實驗，將Caffe自帶的一個Mnist example跑一跑，對其在處理影象方面的能力有個初步瞭解。 如果還沒有搭建好環境的朋友可以看看我的上一篇文章： http://blog.csdn.net/AkashaicRecorder/ar
Caffe學習記錄(十) SegNet等分割網路學習
影象分割作為計算機視覺的一個方向，廣泛應用在各個領域，記錄一下學習的過程，以及各個網路的優缺點，不同的地方等。 最流行的方法是FCN，整個分割的流程大致可以看做如下： FCN顧名思義，全卷機網路，就是把fc層都換做1x1的卷積層，channel等價於fc層的輸出個數。 FCN的架構為編碼器，和解碼器組成
Caffe學習記錄(十一) ICNet分割網路學習
ICNet 是一個既考慮效能，又考慮準確率的分割網路，包含了語義分割和邊緣精確分割，因為偶然看到就簡單的瞭解一下，記錄下來 論文是: ICNet for Real_time Semantic Segmentation on High Resolution Images，整篇文章都在講如何在分割的過程中，減少
【14】Caffe學習系列：計算圖片資料的均值
圖片減去均值後，再進行訓練和測試，會提高速度和精度。因此，一般在各種模型中都會有這個操作。 那麼這個均值怎麼來的呢，實際上就是計算所有訓練樣本的平均值，計算出來後，儲存為一個均值檔案，在以後的測試中，就可以直接使用這個均值來相減，而不需要對測試圖片重新計算。 一、二進位制格式的均值計算
【13】Caffe學習系列：資料視覺化環境（python介面)配置
caffe程式是由c++語言寫的，本身是不帶資料視覺化功能的。只能藉助其它的庫或介面，如opencv, python或matlab。更多人會使用python介面來進行視覺化，因為python出了個比較強大的東西：ipython notebook, 現在的最新版本改名叫jupyter notebook
【12】Caffe學習系列：訓練和測試自己的圖片
一、準備資料 有條件的同學，可以去imagenet的官網http://www.image-net.org/download-images，下載imagenet圖片來訓練。驗證碼始終出不來需要翻牆（是google網站的驗證碼）。但是我沒有下載，原因是資料太大了。。。 我去網上找了一些其它的圖片
【11】Caffe學習系列：影象資料轉換成db（leveldb/lmdb)檔案
在深度學習的實際應用中，我們經常用到的原始資料是圖片檔案，如jpg,jpeg,png,tif等格式的，而且有可能圖片的大小還不一致。而在caffe中經常使用的資料型別是lmdb或leveldb，因此就產生了這樣的一個問題：如何從原始圖片檔案轉換成caffe中能夠執行的db（leveldb/lmdb)
【10】Caffe學習系列：命令列解析
caffe的執行提供三種介面：c++介面（命令列）、python介面和matlab介面。本文先對命令列進行解析，後續會依次介紹其它兩個介面。其實大部分情況下我們會使用python介面進行呼叫，當然caffe提供了C++命令列介面，還是有必要了解一下。命令列引數有個優點是支援多GPU執行。 caf
【9】Caffe學習系列：執行caffe自帶的兩個簡單例子
為了程式的簡潔，在caffe中是不帶練習資料的，因此需要自己去下載。但在caffe根目錄下的data資料夾裡，作者已經為我們編寫好了下載資料的指令碼檔案，我們只需要聯網，執行這些指令碼檔案就行了。 注意：在caffe中執行所有程式，都必須在根目錄下進行，即/caffe，否則會出錯,因為指令碼檔案
【8】Caffe學習系列：solver優化方法
上文提到，到目前為止，caffe總共提供了六種優化方法： Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"),
【7】Caffe學習系列：solver及其配置
solver算是caffe的核心的核心，它協調著整個模型的運作。caffe程式執行必帶的一個引數就是solver配置檔案。執行程式碼一般為 $ caffe train --solver=*_slover.prototxt 在Deep Learning中，往往loss function是非凸的
【6】Caffe學習系列：Blob,Layer and Net以及對應配置檔案的編寫
深度網路(net)是一個組合模型，它由許多相互連線的層（layers)組合而成。Caffe就是組建深度網路的這樣一種工具，它按照一定的策略，一層一層的搭建出自己的模型。它將所有的資訊資料定義為blobs，從而進行便利的操作和通訊。Blob是caffe框架中一種標準的陣列，一種統一的記憶體介面，它詳細
【5】Caffe學習系列：其它常用層及引數
本文講解一些其它的常用層，包括：softmax_loss層，Inner Product層，accuracy層，reshape層和dropout層及其它們的引數配置。 1、softmax-loss softmax-loss層和softmax層計算大致是相同的。softmax是一個分類器，計算的
【4】Caffe學習系列：啟用層（Activiation Layers)及引數
在啟用層中，對輸入資料進行啟用操作（實際上就是一種函式變換），是逐元素進行運算的。從bottom得到一個blob資料輸入，運算後，從top輸入一個blob資料。在運算過程中，沒有改變資料的大小，即輸入和輸出的資料大小是相等的。 輸入：n*c*h*w 輸出：n*c*h*w 常用的啟用函式有
【3】Caffe學習系列：視覺層（Vision Layers)及引數
所有的層都具有的引數，如name, type, bottom, top和transform_param. 本文只講解視覺層（Vision Layers)的引數，視覺層包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN),
【2】Caffe學習系列：資料層及引數
要執行caffe，需要先建立一個模型（model)，如比較常用的Lenet,Alex等， 而一個模型由多個屋（layer）構成，每一屋又由許多引數組成。所有的引數都定義在caffe.proto這個檔案中。要熟練使用caffe，最重要的就是學會配置檔案（prototxt）的編寫。 層有很多種型別，