caffe中训练和测试mnist数据集都是批处理,可以反馈识别率,但是看不到单张样本的识别效果,这里使用windows自带的画图工具手写制作0~9的测试数字,然后使用caffemodel模型识别. 1. 打开画图工具,设置画板宽高为28*28,然后分别画出0~9的数字,分别保存为0~9.bmp文件. 宽高属性修改: 手写的10个数字: 画图工具保存的这10张手写数字图像是彩色三通道的,需要转换成单通道灰度图像,这个转换可以通过OpenCV完成. 2. 使用OpenCV转换灰度图像 OpenCV的…

resnet18 https://github.com/HolmesShuan/ResNet-18-Caffemodel-on-ImageNet…

经过前面两篇博文的学习,我们已经训练好了一个caffemodel模型,并生成了一个deploy.prototxt文件,现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测. 我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片,用来进行实验. #coding=utf-8 import caffe import numpy as np root='/home/xxx/' #根目录 deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=…

1. MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写数字数据库,样本收集的是美国中学生手写样本,比较符合实际情况,大体上样本是这样的: MNIST数据库有以下特性: 包含了60000个训练样本集和10000个测试样本集: 分4部分,分别是一个训练图片集,一个训练标签集,一个测试图片集,一个测试标签集,每个标签的值是0~9之间的数字: 原始图像归一化大小为28*28,以二进制形式保存 2.  Windows+caffe框架下MNIST数据集caffemodel分类模型训练及测试 1. 下载mnist数…

经过前面两篇博文的学习,我们已经训练好了一个caffemodel模型,并生成了一个deploy.prototxt文件,现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测. 我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片,用来进行实验. #coding=utf-8 import caffe import numpy as np root='/home/xxx/' #根目录 deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=…

本文主要参考caffe官方文档[<Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition>](http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynb) 是第二篇案例.笔者对其进行了为期一周的断断续续的研究,笔者起先对python/caffe并不了解+英语不好,阅读+理解的时间有点长,前前后后过了不下十遍终于从这第二篇文档看…

在python2.7环境下 文件下载位置:https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/ 1.可视化模型文件prototxt 1)在线可视化 网址为:https://ethereon.github.io/netscope/#/editor 将prototxt文件的内容复制到左边,然后按shift-enter键即可: 2)本地可视化 先安装: (deeplearning2) userdeMacBook-Pro:~ user$ brew in…

classification_demo.m 是个很好的学习资料,了解这个代码之后,就能在matlab里用训练好的model对输入图像进行分类了,而且我在里边还学到了oversample的实例,终于了解数据增强是个怎么回事. caffe-master\matlab\demo\classification_demo.m这个demo是针对  ImageNet图像分类的(1000个类), 主要是调用训练好model,对输入的图像进行分类,输出分类结果. 要想运行此demo,需要的东西有: 1. 模型描述…

相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep-learning-notes 敬请多多关注哈~~~ 在Docker中运行torch版的neural style TensorFlow neural-style, TensorFlow版本的实现比Torch版本的实现要慢很多,因此本文介绍如何运行torch版本的neural style.为了避免搭建环境时候解决各种烦人的依赖问题,这里依然使用Docker环境,Dockerfi…

本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂,由唐宇迪老师授课 如果你企图用CPU来训练模型,那么你就疯了- 训练模型中,最耗时的因素是图像大小size,一般227*227用CPU来训练的话,训练1万次可能要超过1周的时间. 不同的网络结构,可能会有不同图片尺寸的需求,所以训练之前需要了解一下,在生成LMDB环节就直接符合上模型的数据要求. 如果你自己DIY了框架,那么不知道如何检验框架与通用框架比较,是否优质,可以去benchmarks网站,跟别人的PK一下:http://human-pose.m…

版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54141697 本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂,由唐宇迪老师授课 如果你企图用CPU来训练模型,那么你就疯了… 训练模型中,最耗时的因素是图像大小size,一般227*227用CPU来训练的话,训练1万次可能要超过1周的时间. 不同的网络结构,可能会有不同图片尺寸的需求,所以训练之前需要了…

首先安装好显卡----已经装好了?喜大普奔!没装好?那就用cpu,也是一样的. 拷贝cudnn v5.0 头文件和库文件以及执行文件到cuda8中 -----------------------------准备工作-------------------------------------- git clone  https://github.com/BVLC/caffe.git git branch -a git checkout windows cmake-gui configure +  v…

获取Android手机CPU类型 ARM.ARMV7.NEON:http://blog.csdn.net/mengweiqi33/article/details/22796619 android ndk各个版本下载地址:http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/52690554 android工具集合:http://www.androiddevtools.cn/ 模型链接:http://dl.caffe.berkeleyvision.org/ Gr…

在之后的hi3559AV100板载开发中,除了走通V4L2->VDEC->VPSS->VO(HDMI)输出,还有需要进行神经网络的开发学习,进行如face detection的开发等等,满足后期功能的需求,这一篇随笔大体说明了SVP(NNIE)的开发流程. 1.SVP SVP(Smart Vision Platform)是海思媒体处理芯片智能视觉异构加速平台.该平台包含了CPU.DSP.NNIE(Neural Network Inference Engine)等多个硬件处理单元和运行在这…

这一篇我大概讲讲Caffe框架下MNIST的实现与基于Hi35xx平台下caffe yolox的运用等,供大家参考 1.Caffe介绍与测试 caffe全称Caffe Convolutional Architecture For Feature Embedding,是一个兼具表达性.速度和思维模块化的深度学习框架.由伯克利人工智能研究小组和伯克利视觉和学习中心开发.虽然其内核是用C++编写的,但Caffe有Python和Matlab 相关接口.Caffe支持多种类型的深度学习架构,面向图像分类和…

前面随笔给出了NNIE开发的基本知识,下面几篇随笔将着重于Mobilefacenet NNIE开发,实现mobilefacenet.wk的chip版本,并在Hi3559AV100上实现mobilefacenet网络功能,外接USB摄像头通过MPP平台输出至VO HDMI显示结果.下文是Hi3559AV100 NNIE开发(5)mobilefacenet.wk仿真成功量化及与CNN_convert_bin_and_print_featuremap.py输出中间层数据对比过程,目前实现PC端对mob…

前面随笔讲了关于NNIE的整个开发流程,并给出了Hi3559AV100 NNIE开发(5)mobilefacenet.wk仿真成功量化及与CNN_convert_bin_and_print_featuremap.py输出中间层数据对比过程:https://www.cnblogs.com/iFrank/p/14528882.html,下文是Hi3559AV100 NNIE开发(7) Ruyistudio 输出mobileface_func.wk与板载运行mobileface_chip.wk输出中间…

caffemodel是二进制的protobuf文件,利用protobuf的python接口可以读取它,解析出需要的内容 不少算法都是用预训练模型在自己数据上微调,即加载"caffemodel"作为网络初始参数取值,然后在此基础上更新.使用方式往往是:同时给定solver的prototxt文件,以及caffemodel权值文件,然后从solver创建网络,并从caffemodel读取网络权值的初值.能否不加载solver的prototxt,只加载caffemodel并看看它里面都有什么东…

如果用公式  y=f(wx+b) 来表示整个运算过程的话,那么w和b就是我们需要训练的东西,w称为权值,在cnn中也可以叫做卷积核(filter),b是偏置项.f是激活函数,有sigmoid.relu等.x就是输入的数据. 数据训练完成后,保存的caffemodel里面,实际上就是各层的w和b值. 我们运行代码: deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=root + 'mnist/lenet_iter_9380.ca…

caffe刚刚安装配置结束,乘热打铁! (一)环境准备 前面我有两篇文章写到caffe的搭建,第一篇cpu only ,第二篇是在服务器上搭建的,其中第二篇因为硬件环境更佳我们的步骤稍显复杂.其实,第二篇也仅仅是caffe的初步搭建完成,还没有编译python接口,那么下面我们一起搞定吧! 首先请读者再回过头去看我的<Ubuntu16.04安装配置Caffe>( http://www.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6150593.html  ) 在这篇博文的结尾,我们再增加…

caffe程序自带有一张小猫图片,存放路径为caffe根目录下的 examples/images/cat.jpg, 如果我们想用一个训练好的caffemodel来对这张图片进行分类,那该怎么办呢? 如果不用这张小猫图片,换一张别的图片,又该怎么办呢?如果学会了小猫图片的分类,那么换成其它图片,程序实际上是一样的. 开发caffe的贾大牛团队,利用imagenet图片和caffenet模型训练好了一个caffemodel,  供大家下载.要进行图片的分类,这个caffemodel是最好不过的了.所…

cifar10的各层数据和参数可视化 .caret,.dropup>.btn>.caret{border-top-color:#000!important}.label{border:1px solid #000}.table{border-collapse:collapse!important}.table td,.table th{background-color:#fff!important}.table-bordered td,.table-bordered th{border:1px…

通过前面的学习,我们已经能够正常训练各种数据了.设置好solver.prototxt后,我们可以把训练好的模型保存起来,如lenet_iter_10000.caffemodel. 训练多少次就自动保存一下,这个是通过snapshot进行设置的,保存文件的路径及文件名前缀是由snapshot_prefix来设定的.这个文件里面存放的就是各层的参数,即net.params,里面没有数据(net.blobs).顺带还生成了一个相应的solverstate文件,这个和caffemodel差不多,但它多了…

之前的教程我们说了如何使用caffe训练自己的模型,下面我们来说一下如何fine tune. 所谓fine tune就是用别人训练好的模型,加上我们自己的数据,来训练新的模型.fine tune相当于使用别人的模型的前几层,来提取浅层特征,然后在最后再落入我们自己的分类中. fine tune的好处在于不用完全重新训练模型,从而提高效率,因为一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升,但是fine tune能够让我们在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果.在数据量不是很大的情况下,fin…

一.前言 本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程.由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步步来.个人的计划是分成配置和运行官方教程,利用自己的数据集进行训练和利用caffe来实现别人论文中的模型(目前在尝试的是轻量级的SqueezeNet)三步走.不求深度,但求详细.因为说实话caffe-windows的配置当初花了挺多时间的,目前貌似还真没有从头开始一步步讲起的教程,所以博主就争取试着每一步都讲清楚吧. 这里说些题外话:之所以选择Sque…

当训练好一个model之后,我们通常会根据这个model最终的loss和在验证集上的accuracy来判断它的好坏.但是,对于分类问题,我们如果只是知道整体的分类正确率 显然还不够,所以只有知道模型对于每一类的分类结果以及正确率这样才能更好的理解这个模型. 下面就是一个用训练好的模型,来对测试集进行测试,并输出每个样本的分类结果的实现. 代码如下: #coding=utf-8 import os import caffe import numpy as np root='/home/liuyun…

通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片再进行分类.这样的处理方式能够提升分类的准确率. 产生均值文件的方法是利用解决方案中的compute…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5783006.html 之前使用的是torch,由于其他人在caffe上面预训练了inception模型,需要使用caffe的inception模型进行微调.然后网上搜了一下如何将caffe模型load到torch里面.有两种方式(可直接跳转到3查看): 1. https://github.com/szagoruyko/loadcaffe 该网址的不需要安装caffe.应该是根据.prototxt来强…

模型融合 有的时候我们手头可能有了若干个已经训练好的模型,这些模型可能是同样的结构,也可能是不同的结构,训练模型的数据可能是同一批,也可能不同.无论是出于要通过ensemble提升性能的目的,还是要设计特殊作用的网络,在用Caffe做工程时,融合都是一个常见的步骤. 比如考虑下面的场景,我们有两个模型,都是基于resnet-101,分别在两拨数据上训练出来的.我们希望把这两个模型的倒数第二层拿出来,接一个fc层然后训练这个fc层进行融合.那么有两个问题需要解决:1)两个模型中的层的名字都是相同的…

最近项目有个任务,要在windows环境下用VS+OpenCV实现caffe模型的调用,于是在网上找了几个相关的博客跑了几个demo练练手.这些博客写得都很详细,但是有些细节由于版本更新的问题,配置的过程中有些变化,所以自己再发篇博客记录下.目前OpenCV似乎只支持对caffe模型的调用,如果手上有的是pytorch或者tensorflow训练好的模型的话,可以用其他软件转成caffemodel以及protxt文件. 之前尝试过用OpenCV3.2.0,所做的工作如下: 前期的准备工作可以参考…