源码阅读经验谈-slim,darknet,labelimg,caffe(1)

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本文首先谈自己的源码阅读体验,然后给几个案例解读,选的例子都是比较简单.重在说明我琢磨的点线面源码阅读方法.我不是专业架构师,是从一个深度学习算法工程师的角度来谈的,不专业的地方请大家轻拍. 经常看别人写的代码,然后改别人的代码,然后实现自己的想法,我想这是我们coder常干的事情.看人看代码,代码如人.他代码写的有多清爽简洁,说明他思维是清晰的:代码的结构有多合理,模块化内聚如何,是否低耦合,反应他的宏观把控能力.一个软件系统你可以把他看成是一个简单的企业,各个职能部门如何发挥自己的作用,相当…

caffe-windows中classification.cpp的源码阅读

caffe-windows中classification.cpp的源码阅读命令格式: usage: classification string(模型描述文件net.prototxt) string(模型权值文件network.caffemodel) string(图像均值文件mean.binaryproto) string(图像类别标签信息 labels.txt) string(输入待分类图像img.jpg) 为什么要对图像进行均值处理?(参考) 数据预处理在深度学习中非常重要,数据预处理中,…

Caffe源码阅读(1) 全连接层

Caffe源码阅读(1) 全连接层发表于 2014-09-15 | 今天看全连接层的实现.主要看的是https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/src/caffe/layers/inner_product_layer.cpp 主要是三个方法,setup,forward,backward setup 初始化网络参数,包括了w和b forward 前向传播的实现 backward 后向传播的实现 setup 主体的思路,作者的注释给的很清晰.主要是要…

深度学习（七十一）darknet 源码阅读

深度学习(七十一)darknet 源码阅读…

caffe中batch norm源码阅读

1. batch norm 输入batch norm层的数据为[N, C, H, W], 该层计算得到均值为C个,方差为C个,输出数据为[N, C, H, W]. <1> 形象点说,均值的计算过程为: (1) 即对batch中相同索引的通道数取平均值,所以最终计算得到的均值为C个,方差的计算过程与此相同. <2> batch norm层的作用: a. 均值:(2) b. 方差:(3) c. 归一化:(4) 2. caffe中batch_norm_layer.cpp中的LayerSe…

Pytorch版本yolov3源码阅读

目录 Pytorch版本yolov3源码阅读 1. 阅读test.py 1.1 参数解读 1.2 data文件解析 1.3 cfg文件解析 1.4 根据cfg文件创建模块 1.5 YOLOLayer 1.6 初始化模型 1.7 加载权重 1.8 计算mAP 2. 阅读train.py 2.1 参数解读 2.2 随机初始化 2.3 设置优化器 2.4 更新优化器 2.5 loss指标 2.6 checkpoint相关 3. 阅读detect.py 3.1 参数解读 3.2 预测框的获取 3.2 核…

【原】FMDB源码阅读（三）

[原]FMDB源码阅读(三) 本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 1. 前言 FMDB比较优秀的地方就在于对多线程的处理.所以这一篇主要是研究FMDB的多线程处理的实现.而FMDB最新的版本中主要是通过使用FMDatabaseQueue这个类来进行多线程处理的. 2. FMDatabaseQueue使用举例 // 创建,最好放在一个单例的类中 FMDatabaseQueue *queue = [FMDatabaseQueue databaseQueueWithPath…