0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com…

Caffe学习笔记(三):Caffe数据是如何输入和输出的? Caffe中的数据流以Blobs进行传输,在<Caffe学习笔记(一):Caffe架构及其模型解析>中已经对Blobs进行了简单的介绍.下面对caffe数据是如何输入和输出做更加详细的分析. 1.输入/输出之Blobs caffe使用blobs结构来存储.交换并处理网络中正向和反向迭代时的数据和导数信息,blob是caffe的标准数组结构,是caffe中处理和传递实际数据的数据封装包,它提供了一个统一的内存接口,从数学意义上说,bl…

Caffe学习笔记(二):Caffe前传与反传.损失函数.调优 在caffe框架中,前传/反传(forward and backward)是一个网络中最重要的计算过程:损失函数(loss)是学习的驱动,类似于视频编码中的率失真代价,是衡量学习的程度,或者说,学习的目的是找到一个网络权重的集合,使得损失函数最小:Solver是通过协调网络的前向推断计算和反向计算来对参数进行更新,从而达到减小loss的目的. 下面将对forward and backward.loss.solver分别进行介绍. 1…

Caffe学习笔记(一):Caffe架构及其模型解析 写在前面:关于caffe平台如何快速搭建以及如何在caffe上进行训练与预测,请参见前面的文章<caffe平台快速搭建:caffe+window7+vs2013>.<Windows平台上Caffe的训练与学习方法(以数据库CIFAR-10为例)>. 本文主要介绍Caffe的总体框架,并对caffe模型进行解析,主要是本人的学习笔记,参考了各种资料,例如:<Caffe官方教程中译本>,网址:http://caffe.b…

Caffe学习笔记4图像特征进行可视化 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 这篇文章主要参考的是http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb 可以算是对它…

Caffe学习笔记3 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/feature_extraction.html 这篇博客主要是用imagenet的一个网络模型来对自己的图片进行训练和测试 图片下载网…

Caffe 学习笔记1 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing 这篇博客是caffe官网的一片例程吧,只是熟悉一下操作而已 http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/cifar10.html 1.准备数据 cd /home/wangshu…

Caffe学习笔记2-用一个预训练模型提取特征 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/feature_extraction.html 制作一个数据库 先做一个临时文件夹 mkdir exampl…

1 收集自己的数据 1-1 我的训练集与测试集的来源:表情包 由于网上一幅一幅图片下载非常麻烦,所以我干脆下载了两个eif表情包.同一个表情包里的图像都有很强的相似性,因此可以当成一类图像来使用.下载个eif解压包可以把eif文件解压成gif和jpg格式的文件,然后删除gif文件,只留下jpg格式的文件,这些图就是我的训练集与测试集了. 1-2 使用rename批量重命名图像 (1)对于一个存放了图像src.jpg的文件夹ROOT,在ROOT中新建一个test.txt文件,在里面写下“renam…

1 引言 1-1 以example_mnist为例,如何加载属于自己的测试集? 首先抛出一个问题:在example_mnist这个例子中,测试集是人家给好了的.那么如果我们想自己试着手写几个数字然后验证识别效果又当如何呢? 观察CAFFE_ROOT/examples/mnist/下的lenet_train_test.prototxt文件,发现里面既给出了训练集的路径,又给出了测试集的路径.因此答案很显然了,我们可以把自己的测试集做成leveldb(或lmdb)格式的,然后在lenet_train…

0.参考文献 [1]caffe官网<Training LeNet on MNIST with Caffe>; [2]薛开宇<读书笔记4学习搭建自己的网络MNIST在caffe上进行训练与学习>([1]的翻译版,同时还有作者的一些注解,很赞); 1.*.sh文件如何执行? ①方法一:有sh后缀名的是linux脚本文件,在windows下为了执行这个文件,应该下载Git.然后对于sh文件右键,打开方式,选择git-bash.exe. ②方法二:直接将后缀名改成“bat”然后双击. 2.…

博客 http://blog.csdn.net/seven_first/article/details/47378697 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25127756?refer=xiaoleimlnote https://github.com/BUPTLdy/Caffe_Code_Analysis/tree/master/ 学习计划 ## Caffe运行主要流程 caffe.cpp // A simple registry for caffe commands.…

本篇博客主要用于记录Ubuntu 14.04 64bit操作系统搭建caffe环境,目前针对的的是CPU版本: 1.安装依赖库 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev CUDA:如果…

把源代码跑起来了,将实验过程记录如下,用于新手入门. 今天和师兄师姐才跑通,来分享下心得.(预训练网络:ImageNet_model,训练集:PASCAL VOC2007, GPU) 首先,整个train and test过程不是唯一的,理解的越深才能越熟练. 下来,进入正题: 1.git clone源代码.一定要选recursive模式.(否者caffe这个包不在源代码里,编译会报错) 2.进入lib文件夹,make一下下. 3.下来在caffe的目录下,cp Makefile.config.…

1 官网:http://caffe.berkeleyvision.org/ 2 豆丁网中:http://www.docin.com/p-871820917.html 3 下载的caffe中,.../docs/tutorial 4 百度 5 新浪微博搜索也特别强大,很多牛人喜欢在微博上发 6 ...…

如我们所知,CAFFE_ROOT下有一个文件夹叫tools,里面中有许多cpp文件,它们各自有其不同的功能.但是很显然,当我们要完成某样工作时,我们是不能直接用cpp文件的,只能用exe文件.如何利用这些cpp文件生成exe文件呢?这就是本次博客的主题.请记住,一大堆繁琐的配置不是目的,我们的目标是成功compile和build文件夹tools中的cpp文件,以生成所需要的exe文件. 关于如何配置,给出一个不错的参考文件:<windows+caffe+vs2013+cuda6.5配置记录>.…

这一次的博客将接着上一次的内容,简单讲解一下如何使用训练后的网络lenet_iter_5000.caffemodel与lenet_iter_10000.caffemodel. 1.在网络训练完毕后,将在指定路径后生成四个文件,其中两个caffemodel文件lenet_iter_5000.caffemodel与lenet_iter_10000.caffemodel为我们测试时所需要的,它们分别存放着程序迭代5000次与10000次后网络的参数. 为了防止连自己都不知道这两个文件将在哪里生成,我们…

Caffe默认情况会安装在CAFFERROOT,就是解压到那个目录,例如: home/username/caffe-master, 所以下面的工作,默认已经切换到了该工作目录.下面的工作主要是,用于测试Caffe是否工作正常,不做详细评估.具体设置请参考官网 : http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html 1. 数据预处理 可以用下载好的数据集,也可以重新下载,我网速快,这里就偷懒直接下载了,具体操作如下: $ cd…

1. 下载cuda8.0  cudnn5   anaconda https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive https://developer.nvidia.com/cudnn https://www.anaconda.com/download/#windows    (安装anaconda3) 安装anaonda,cuda, cudnn cudnn下载好后 把include   lib  复制到    C:\Program…

官方安装手册 备注:使用系统 - Ubuntu 15.04 64位操作系统(若系统位于虚拟机上,在安装CUDA后,Ubuntu将无法进入图形界面) /**************************************************/ //准备工作:CUDA,OpenBLAS/ATLAS,Boost, protobuf,OpenCV, Python /**************************************************/ 方法一: Ubuntu系…

如何在 centos 7.3 上安装 caffe 深度学习工具   有好多朋友在安装 caffe 时遇到不少问题.(看文章的朋友希望关心一下我的创业项目趣智思成) 今天测试并整理一下安装过程.我是在阿里云上测试,选择centos 7.3 镜像. 先安装 epel 源 1 yum install epel-release 安装基本编译环境 1 2 yum install protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel opencv-devel boost-dev…

DIGITS: Deep Learning GPU Training System1,是由英伟达(NVIDIA)公司开发的第一个交互式深度学习GPU训练系统.目的在于整合现有的Deep Learning开发工具,实现深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)设计.训练和可视化等任务变得简单化.DIGITS是基于浏览器的接口,因而通过实时的网络行为的可视化,可以快速设计最优的DNN.DIGITS是开源软件,可在GitHub上找到,因而开发人员可以扩展和自定义DIGITS. Gi…

一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 个).最后将前面三个计算结果分别合并然后传给loss层. 二. Default box 文章的核心之一是作者同时采用lower和upper的featur…

Network In Network学习笔记 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50458190 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年ICLR的一篇非常牛逼的paper:<Network In Network>,过去一年已经有了好几百的引用量,这篇paper改进了传统的CNN网络,采用了少量的参数就松松击败了Alexnet网络,Alexnet网络参数大小是230M,采用这篇paper的算法才29M,减小了将…

一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 feature map 进行综合也能达到同样的效果.文章的核心之一是同时采用lower和upper的feature map做检测.          …

1,自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习(Unsuperbised Feature Learning),模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这…

YOLO.V3-Darknet下的学习笔记 @wp20180927 [目录] 一. 安装Darknet(仅CPU下) 2 1.1在CPU下安装Darknet方式 2 1.2在GPU下安装Darknet方式 4 二. YOLO.V3训练官网数据集(VOC数据集/COCO数据集) 4 2.1下载VOC数据集/COCO数据集 4 2.2下载预训练的模型(.weights文件) 8 三. YOLO.V3训练自己的数据集(以3类别的为例) 8 3.1制作自己的VOC格式训练集 8 3.1.1图像(.jpg…

学习笔记:AlexNet&Imagenet学习笔记 ImageNet(http://www.image-net.org)是李菲菲组的图像库,和WordNet 可以结合使用 (毕业于Caltech:导师:Pietro Perona:主页:http://vision.stanford.edu/~feifeili/) 总共有十万的synset, 其中2010的数据表示,有图像的非空synset是21841,每一类大约1000张图片,图片总数:14197122. Caffe中训练ImageNet使用的是…

深度学习(二十六)Network In Network学习笔记 Network In Network学习笔记 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50458190 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年ICLR的一篇非常牛逼的paper:<Network In Network>,过去一年已经有了好几百的引用量,这篇paper改进了传统的CNN网络,采用了少量的参数就松松击败了Alexnet网络,Alexnet网…

R-CNN学习笔记 step1:总览 步骤: 输入图片 先挑选大约2000个感兴趣区域(ROI)使用select search方法:[在输入的图像中寻找blobby regions(可能相同纹理,颜色等)]{区域选择算法是固定算法,不需要学习} 将每块区域变形为同一个大小,送入卷积神经网络计算特征 送入SVM分类器进行分类 step2详细描述 1.select search算法 该算法通过图像中的纹理,颜色等特征进行区域划分,算法如下 2.将图片输入神经网络前处理 由于本文作者是使用alexNe…