贯穿整个caffe的就是数据blob: #ifndef CAFFE_BLOB_HPP_ #define CAFFE_BLOB_HPP_ #include <algorithm> #include <string> #include <vector> #include "caffe/common.hpp" #include "caffe/proto/caffe.pb.h" #include "caffe/syncedmem…

因为想梳理data_layer的过程.整理一半发现有几个很重要的头文件就是题目列出的这几个: 追本溯源,先从根基開始学起.这里面都是些什么鬼呢? common类 命名空间的使用:google.cv.caffe{boost.std}. 然后在项目中就能够任意使用google.opencv.c++的标准库.以及c++高级库boost. caffe採用单例模式封装boost的智能指针(caffe的灵魂).std一些标准的使用方法.重要的初始化内容(随机数生成器的内容以及google的gflags和gl…

前言: 通过检索论文.书籍.博客,继续学习Caffe,千里之行始于足下,继续努力.将自己学到的一些东西记录下来,方便日后的整理. 正文: 1.代码结构梳理 在终端下运行如下命令,可以查看caffe代码结构,我将其梳理了一下: root@ygh:/home/ygh/caffe# tree -d . ├── build -> .build_release //编译结果存放处,子目录结构与主目录类似 ├── cmake //使用CMake编译时会用到 │   ├── External │   ├──…

转自:AI之路 这篇博客主要介绍SSD算法,该算法是最近一年比较优秀的object detection算法,主要特点在于采用了特征融合. 论文:SSD single shot multibox detector论文链接:https://arxiv.org/abs/1512.02325 算法概述: 本文提出的SSD算法是一种直接预测bounding box的坐标和类别的object detection算法,没有生成proposal的过程.针对不同大小的物体检测,传统的做法是将图像转换成不同的大小,…

上一篇介绍了 MVC中实现动态自定义路由 的实现,本篇将介绍Razor视图中以全局方式调用后台方法输出页面代码的三种方法. 框架最新的升级实现了一个页面部件功能,其实就是通过后台方法查询数据库内容,把查询结果的 HTML 代码呈现到 Razor 视图中,考虑到灵活性,需要能在任意 Razor 视图中调用该方法,这样任意 Razor 页面都能以统一的方式方便地共享该页面部件的 HTML 内容,这对于代码的重用性和可维护性都是非常有必要的. 为实现上述要求,本文介绍如下可供选择的三种方式.   1.…

关于Jenkins部署代码权限三种方案 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.修改Jenkins进程用户为root [root@jenkins ~]# cat /etc/sysconfig/jenkins | grep JENKINS_USER JENKINS_USER="jenkins" [root@jenkins ~]# [root@jenkins ~]# [root@jenkins ~]# sed -i 's#JENKINS_USER="…

SSD(single shot multibox detector)算法及Caffe代码详解 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/72824889 其中caffe中的特殊层的解释 http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html…

Eclipse远程调试Java代码的三种方法, 第1种方法是用来调试已经启动的Java程序,Eclipse可以随时连接到远程Java程序进行调试, 第2种方法可以调试Java程序启动过程,但是Eclipse不能随时连接到远程Java程序进行调试, 第3种方法可以同时具备上面两种的优点,在调试Java程序启动过程后, 即使断开后Eclipse还是可以随时连接到远程Java程序进行调试. 在实际使用过程,一般使用第1种调试方法, 在需要调试Java程序启动过程的时候,才会使用第3种方法, 第3种和第…

主要功能: Blob 是Caffe作为传输数据的媒介,不管是网络权重參数,还是输入数据,都是转化为Blob数据结构来存储,网络,求解器等都是直接与此结构打交道的. 其直观的能够把它看成一个有4纬的结构体(包括数据和梯度).而实际上,它们仅仅是一维的指针而已,其4维结构通过shape属性得以计算出来(依据C语言的数据顺序). 其成员变量有: protected: shared_ptr<SyncedMemory> data_;// 存放数据 shared_ptr<SyncedMemory&g…

一. 卷积层的作用简单介绍 卷积层是深度神经网络中的一个重要的层,该层实现了局部感受野.通过这样的局部感受野,能够有效地减少參数的数目. 我们将结合caffe来解说详细是怎样实现卷积层的前传和反传的. 至于是怎样前传和反传的原理能够參考Notes on Convolutional Neural Networks.详细请百度或者谷歌,就可以下载到. Caffe中的master分支已经将vision_layers.hpp中的各个层分散到layers中去了.因此假设你是主分支的代码.请在include…