0x00 关于使用C++接口来提取特征,caffe官方提供了一个extract_features.cpp的例程,但是这个文件的输入是blob数据,即使输入层使用的是ImageData,也需要在deploy.prototxt中指定图片的位置,很不方便. 如果想要使用opencv来读取一个图片,然后用caffe训练好的model提取特征,就需要对输入层进行改写.另外官方例程默认的输出是leveldb格式,我们也可以获取float类型的多维特征(数组),这样集成到我们的项目中更灵活. 0x01 首先我…

介绍一种更加灵活的方法,用MemoryData层输入数据,可以直接用opencv接口读入我们的图片再添加的网络中.  第一个问题:仍然是工程建立问题,提示卷积层或其他层没有注册,解决方法与上一篇博客一样.可查看:http://blog.csdn.net/sunshine_in_moon/article/details/50125255  第二个问题:网络配置文件的改写,因为使用MemoryData层. layers{ name: "data" type: MEMORY_DATA //M…

0x00 关于使用C++接口来提取特征,caffe官方提供了一个extract_features.cpp的例程,但是这个文件的输入是blob数据,即使输入层使用的是ImageData,也需要在deploy.prototxt中指定图片的位置,很不方便. 如果想要使用opencv来读取一个图片,然后用caffe训练好的model提取特征,就需要对输入层进行改写.另外官方例程默认的输出是leveldb格式,我们也可以获取float类型的多维特征(数组),这样集成到我们的项目中更灵活. 0x01 首先我…

现在Caffe的Matlab接口 (matcaffe3) 和python接口都非常强大, 可以直接提取任意层的feature map以及parameters, 所以本文仅仅作为参考, 更多最新的信息请参考: http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/interfaces.html 原图…

使用OpenCV可以提分别提取显示一张图片(或者视频)的R,G,B颜色分量.效果如下. 原图: R: G: B: 示例代码如下,貌似很久以前网上找的的,逻辑很清晰,就是把R,G,B三个分量分开,然后显示出来,就不注释了. #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <cxcore.h> void main(int argc,char **argv) { IplImage *img=cvLoadImage(&…

论文的caffemodel转化为tensorflow模型过程中越坑无数,最后索性直接用caffe提特征. caffe提取倒数第二层,pool5的输出,fc1000层的输入,2048维的特征 #coding=utf-8 import caffe import os import numpy as np import scipy.io as sio #路径设置 OUTPUT='E:/caffemodel/'#输出txt文件夹 root='E:/caffemodel/' #根目录 deploy=roo…

Tomcat那些事儿 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTEwODc5Ng==&mid=2650860016&idx=2&sn=5490d13566300698fd4599d7250e279c    再有人问你Netty是什么,就把这篇文章发给他 原创: 陈彩华 Hollis 1周前 本文基于Netty4.1展开介绍相关理论模型,使用场景,基本组件.整体架构,知其然且知其所以然,希望给大家在实际开发实践.学习开源项目提供参考.这是一篇万字长…

1. caffe matlab 接口提供了提取feature的脚本,但是由于中间要对这些图像进行RGB ---> BGR 的变换,卧槽,灰度图没有三通道啊?怎么破?从上午就在纠结怎么会跑着跑着程序就报错了,尼玛,坑啊... 如何解决这个问题 ?? ----------------------------------------------------------- 我把灰度图给扔了,谢谢! 2. If I use the color images mixed with gray images t…

Caffe 提供了matlab接口,可以用于提取图像的feature.…

参考博客: http://blog.csdn.net/abc8730866/article/details/52522843 http://blog.csdn.net/lijiancheng0614/article/details/48180331 编译出extract_features.exe模块 在×64.Release模式下编译生成extract_features.exe 将某一层的特征向量生成lmdb文件 在caffe工程的examples下新建一个文件夹,命名为_temp 将examp…

背景:随着业务模块的不断在增多,数据库mysql容量也是越来越大,做测试时,整个备份还原比较耗费时间,由于有时候仅仅需要单个表或者少数几个表,要想从整个备份文件中提取指定的表以及数据,需要以下方法. 说明:mysql常规备份还原后续补充.. 废话不说,直接上干货: 1.从整个.sql备份文件中提取表结构 提取"sp_money_detail"表结构(表创建语句) [root@centos7-50 data]# sed -e'/./{H;$!d;}' -e 'x;/CREATE TABL…

1.有可能标签没有name属性 2.name属性要放在第一个位置,放在末尾有时候会出现BUG导致识别不出,提取的值为None.…

#import "ViewController.h" #define IMAGENUMBER 5 #define SIZE self.view.bounds.size @interface ViewController () { UIScrollView *_scrollerView ; UIImageView *_leftImageView ; UIImageView *_centerImageVIew; UIImageView *_rightImagView; UIPageCont…

1.先贴一下气象数据的csv源格式,由于数据内容较多,就放一部分(china_sites_20150102.csv) date,hour,type,1001A,1002A,1003A,1004A,1005A,1006A,1007A,1008A,1009A,1010A,1011A,1012A,1013A,1014A,1015A,1016A,1017A,1018A,1019A,1020A,1021A,1023A,1024A,1025A,1026A,1027A,1028A,1029A,1030A,10…

Part1:caffe的ImageData层 ImageData是一个图像输入层,该层的好处是,直接输入原始图像信息就可以导入分析. 在案例中利用ImageData层进行数据转化,得到了一批数据. 但是笔者现在还有几个问题, 这个ImageData只能显示一个batch的图像信息,不能在同一案例循环使用的是吧? L.ImageData之后的数据,可以直接用于框架的输入数据吗?(待尝试) . 一.官方文档中的使用 在案例<Fine-tuning a Pretrained Network for S…

如何在Caffe中配置每一个层的结构 最近刚在电脑上装好Caffe,由于神经网络中有不同的层结构,不同类型的层又有不同的参数,所有就根据Caffe官网的说明文档做了一个简单的总结. 1. Vision Layers 1.1 卷积层(Convolution) 类型:CONVOLUTION 例子 layers { name: "conv1" type: CONVOLUTION bottom: "data" top: "conv1" blobs_lr:…

caffe.proto中TransformationParameter部分 // Message that stores parameters used to apply transformation // to the data layer's data message TransformationParameter { // For data pre-processing, we can do simple scaling and subtracting the // data mean,…

如何在Caffe中配置每一个层的结构 最近刚在电脑上装好Caffe,由于神经网络中有不同的层结构,不同类型的层又有不同的参数,所有就根据Caffe官网的说明文档做了一个简单的总结. 1. Vision Layers 1.1 卷积层(Convolution) 类型:CONVOLUTION 例子 layers { name: "conv1" type: CONVOLUTION bottom: "data" top: "conv1" blobs_lr:…

caffe中负责整个网络输入的datalayer是从leveldb里读取数据的,是一个google实现的很高效的kv数据库. 因此我们训练网络必须先把数据转成leveldb的格式. 这里我实现的是把一个目录的全部图片转成leveldb的格式. 工具使用命令格格式:convert_imagedata src_dir dst_dir attach_dir channel width height 例子:./convert_imagedata.bin /home/linger/imdata/colla…

AI算子列表 概述 目前只有部分算子可在一个库中同时运行在MLU220和MLU270平台.也就是用户使用 ./build_cnplugin.sh --mlu270 命令编译生成的 libcnplugin.so 文件可同时在MLU220和MLU270上运行,其余算子只能在MLU270上运行.支持MLU220和MLU270平台的算子列表如下: Faster Rcnn Detection Output Roi Pool Proposal Yolov3 Detection Output Yolov2 D…

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------…

linux下错误的捕获:errno和strerror的使用 - Google Chrome (2014/2/26 17:31:39) linux下错误的捕获:errno和strerror的使用 2011-08-09 13:44:12 经常在调用linux 系统api 的时候会出现一些错误,比方说使用open() write() creat()之类的函数有些时候会返回-1,也就是调用失败,这个时候往往需要知道失败的原因.这个时候使用errno这个全局变量就相当有用了.    在程序代码中包含 #i…

linger博客原创性博文导航 http://blog.csdn.net/lingerlanlan 大学研究游戏外挂技术開始了此博客.断断续续写了些博文. 后来,開始机器学习和深度学习的研究工作,因为喜欢和热爱,业余时间也常常性学习.并写博文总结.因此,博文越来越多.因为博文是依据时间排序的,看起来有点乱,所以在此处写个导航. 搞了个微信号(data_bird),关注数据挖掘.机器学习 UFLDL学习笔记和编程 ufldl学习笔记与编程作业:Linear Regression(线性回归) ufl…

人脸验证算法Joint Bayesian详解及实现(Python版) Tags: JointBayesian DeepLearning Python 本博客仅为作者记录笔记之用,不免有很多细节不对之处. 还望各位看官能够见谅,欢迎批评指正. 博客虽水,然亦博主之苦劳也. 如对代码有兴趣的请移步我的 Github. 如需转载,请附上本文链接,不甚感激!  http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/49059475 Bayesian Face Revis…

最早读<深入理解java虚拟机>对于volatile部分就没有读明白,最近重新拿来研究并记录一些理解 理解volatile前需要把以下这些概念或内容理解: 1.JMM内存模型 2.并发编程的三问题:原子性.一致性.有序性 3.先行发生原则 然后我们结合上面的几个知识点来看volatile如何使用 JMM内存模型 先看一下上面这张图片,即Java内存模型规定所有的变量都是存在主存当中(类似于前面说的物理内存),每个线程都有自己的工作内存(类似于前面的高速缓存).线程对变量的所有操作都必须在工作内…

第1章 状态化流处理概述 参考书籍 Stream Processing with Apache Flinkhttps://www.oreilly.com/library/view/stream-processing-with/9781491974285/ <基于Apache Flink的流处理>https://book.douban.com/subject/34912177/ 注:本文主要是针对<基于Apache Flink的流处理>的笔记 1-8章笔记下载地址 Apache Fl…

本文来自:张洋的MySQL索引背后的数据结构及算法原理 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数…

本文主要包括以下内容 内存缓存策略 文件缓存策略 内存缓存策略 当有一个图片要去从网络下载的时候,我们并不会直接去从网络下载,因为在这个时代,用户的流量是宝贵的,耗流量的应用是不会得到用户的青睐的.那我们该怎么办呢?这样,我们会先从内存缓存中去查找是否有该图片,如果没有就去文件缓存中查找是否有该图片,如果还没有,我们就从网络下载图片.本博文的侧重点是如何做内存缓存,内存缓存的查找策略是:先从强引用缓存中查找,如果没有再从软引用缓存中查找,如果在软引用缓存中找到了,就把它移入强引用缓存:如果强引用…

就象大家更熟悉的const一样,volatile是一个类型修饰符(type specifier).它是被设计用来修饰被不同线程访问和修改的变量.如果没有volatile,基本上会导致这样的结果:要么无法编写多线程程序,要么编译器失去大量优化的机会. 一个定义为volatile的变量是说这变量可能会被意想不到地改变,这样,编译器就不会去假设这个变量的值了.精确地说就是,优化器在用到这个变量时必须每次都小心地重新读取这个变量的值,而不是使用保存在寄存器里的备份.下面是volatile变量的几个例子:…

转自:http://blog.csdn.net/haolongabc/article/details/7249098 最近想将java基础的一些东西都整理整理,写下来,这是对知识的总结,也是一种乐趣.已经拟好了提纲,大概分为这几个主题: java线程安全,java垃圾收集,java并发包详细介绍,java profile和jvm性能调优 .慢慢写吧.本人jameswxx原创文章,转载请注明出处,我费了很多心血,多谢了.关于java线程安全,网上有很多资料,我只想从自己的角度总结对这方面的考虑,有…