占坑,记录 1.lenet-5的结构以及部分原理 2.caffe对于lenet-5的代码结构 图一 图一是整个LeNet-5的结构图,要点有:convolutions.subsampling.full connection.gaussian connection. 要点拆分: 1.convolution 是卷积操作,对应的概念有卷积核.特征图.权值共享. 图二 图二表示CNN中卷积操作.对卷积的要点解释:1.红色框内为2*2卷积核.2.蓝色框内为3*4的输入图像.3.绿色框为3*3的特征图.注意…

Caffe(卷积神经网络框架)Caffe,全称Convolution Architecture For Feature Extraction caffe是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架.作者是贾扬清,加州大学伯克利的ph.D,现就职于FaceBook.caffe的官网是http://caffe.berkeleyvision.org/. Caffe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 贾扬清,目前在Google工作. Caffe是纯粹的C++/CUDA…

Training LeNet on MNIST with Caffe We will assume that you have Caffe successfully compiled. If not, please refer to the Installation page. In this tutorial, we will assume that your Caffe installation is located at CAFFE_ROOT. Prepare Datasets You w…

https://hal.inria.fr/file/index/docid/112631/filename/p1038112283956.pdf caffe的卷积计算的优化来自这篇paper,实际上就是将卷积核矩阵和feature map矩阵(或者图像矩阵)转换为大的矩阵 jiayangqing自己也分析了为何要做这种转换,如下图 具体的优化过程如下图: 在caffe中是通过conv_im2col_cpu函数来实现,conv_im2col_cpu(/include/caffe/vision_la…

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…

我假设已经成功编译caffe,如果没有,请参考http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html 在本教程中,我假设你的caffe安装目录是CAFFE_ROOT 一.数据准备 首先,你需要从MNIST网站下载mnist数据,并转换数据格式.可以通过执行以下命令来实现 cd $CAFFE_ROOT ./data/mnist/get_mnist.sh ./examples/mnist/create_mnist.sh 如果显示没有安装wget或者gunz…

刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅: caffe中: TF中:…

1.Forward_cpu conv_layer.cpp template <typename Dtype> void ConvolutionLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector<Blob<Dtype>*>& top) { // blobs_声明在 layer.hpp 中,vector<shared_p…

一. 卷积层的作用简单介绍 卷积层是深度神经网络中的一个重要的层,该层实现了局部感受野.通过这样的局部感受野,能够有效地减少參数的数目. 我们将结合caffe来解说详细是怎样实现卷积层的前传和反传的. 至于是怎样前传和反传的原理能够參考Notes on Convolutional Neural Networks.详细请百度或者谷歌,就可以下载到. Caffe中的master分支已经将vision_layers.hpp中的各个层分散到layers中去了.因此假设你是主分支的代码.请在include…

pool层,其中ceil是向上取整函数 卷积层:…