上一篇记录的是学习caffe前的环境准备以及如何创建好自己需要的caffe版本.这一篇记录的是如何使用编译好的caffe做训练mnist数据集,步骤编号延用上一篇 <实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >的顺序. 二:使用caffe做图像分类识别训练测试mnist数据集 1.下载MNIST数据集,MNIST数据集包含四个文件信息,见表格: 文件 内容 train-images-idx3-ubyte.gz 训练集图片 - 55000 张 训练图…

记得上次练习了神经网络分类,不过当时应该有些地方写的还是不对. 这次用神经网络识别mnist手写数据集,主要参考了深度学习工具包的一些代码. mnist数据集训练数据一共有28*28*60000个像素,标签有60000个. 测试数据一共有28*28*10000个,标签10000个. 这里神经网络输入层是784个像素,用了100个隐含层,最终10个输出结果. arc代表的是神经网络结构,可以增加隐含层,不过我试了没太大效果,毕竟梯度消失. 因为是最普通的神经网络,最终识别错误率大概在5%左右. 迭…

最近推出了yolo-v4我也准备试着跑跑实验看看效果,看看大神的最新操作 这里不做打标签工作和配置cuda工作,需要的可以分别百度搜索   VOC格式数据集制作,cuda和cudnn配置 我们直接利用VOC格式训练自己数据集的模型 笔者也是 根据官方github的readme操作的 没看懂可以进入官方链接看看英文介绍,或者在issue里面提问,笔者花了一天 也算是跑通了数据集的代码. paper https://arxiv.org/abs/2004.10934 github https://gi…

FastRCNN 训练自己数据集 (1编译配置) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) FastRCNN是Ross Girshick在RCNN的基础上增加了Multi task trainin…

个人认为学习一个陌生的框架,最好从例子开始,所以我们也从一个例子开始. 学习本教程之前,你需要首先对卷积神经网络算法原理有些了解,而且安装好了caffe 卷积神经网络原理参考:http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html Ubuntu安装caffe教程参考:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 先讲解一下caffe设计的架构吧: 训练mnist数据集使用 build/tools/caffe 训练步骤:…

使用py-faster-rcnn训练VOC2007数据集时遇到如下问题: 1. KeyError: 'chair' File "/home/sai/py-faster-rcnn/tools/../lib/datasets/pascal_voc.py", line 217, in _load_pascal_annotationcls = self._class_to_ind[obj.find('name').text.lower().strip()]KeyError: 'chair' 解…

[转]CNN+BLSTM+CTC的验证码识别从训练到部署 转载地址:https://www.jianshu.com/p/80ef04b16efc 项目地址:https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 作者:_Coriander 1. 前言 本项目适用于Python3.6,GPU>=NVIDIA GTX1050Ti,原master分支已经正式切换为CNN+LSTM+CTC的版本了,是时候写一篇新的文章了. 长话短说,开门见山,网络上现有的代码以教学研究为主…

代码: https://github.com/ikuokuo/start-scaled-yolov4 Scaled-YOLOv4 代码: https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4 论文: https://arxiv.org/abs/2011.08036 文章: https://alexeyab84.medium.com/scaled-yolo-v4-is-the-best-neural-network-for-object-detection-on-m…

首先下载数据集train-textloc.zip 其groundtruth文件如下所示: 158,128,412,182,"Footpath" 442,128,501,170,"To" 393,198,488,240,"and" 63,200,363,242,"Colchester" 71,271,383,313,"Greenstead" ground truth 文件格式为:xmin, ymin, xma…

手写数字识别是机器学习里面的一个经典问题,今天就这一段时间学习的机器学习,花一个下午茶的时间,试试机器学习. 首先数据库是在MNIST(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)下载下来的.下载下来的数据如下图所示.官方有给出数据怎么读取,我自己没有仔细看,因为我看到网上有人公布代码如何读取. 可以看到前四个是测试数据,后四个是训练数据. 这里我用matlab尝试读取这些数据. 首先看两个function. loadMNISTImages.m function imag…