深度网络(net)是一个组合模型,它由许多相互连接的层(layers)组合而成.Caffe就是组建深度网络的这样一种工具,它按照一定的策略,一层一层的搭建出自己的模型.它将所有的信息数据定义为blobs,从而进行便利的操作和通讯.Blob是caffe框架中一种标准的数组,一种统一的内存接口,它详细描述了信息是如何存储的,以及如何在层之间通讯的. 1.blob Blobs封装了运行时的数据信息,提供了CPU和GPU的同步.从数学上来说, Blob就是一个N维数组.它是caffe中的数据操作基本单位…

深度网络(net)是一个组合模型,它由许多相互连接的层(layers)组合而成.Caffe就是组建深度网络的这样一种工具,它按照一定的策略,一层一层的搭建出自己的模型.它将所有的信息数据定义为blobs,从而进行便利的操作和通讯.Blob是caffe框架中一种标准的数组,一种统一的内存接口,它详细描述了信息是如何存储的,以及如何在层之间通讯的. 1.blob Blobs封装了运行时的数据信息,提供了CPU和GPU的同步.从数学上来说,Blob就是一个N维数组.它是caffe中的数据基本单位,就像…

深度网络(net)是一个组合模型,它由许多相互连接的层(layers)组合而成.Caffe就是组建深度网络的这样一种工具,它按照一定的策略,一层一层的搭建出自己的模型.它将所有的信息数据定义为blobs,从而进行便利的操作和通讯.Blob是caffe框架中一种标准的数组,一种统一的内存接口,它详细描述了信息是如何存储的,以及如何在层之间通讯的. 1.blob Blobs封装了运行时的数据信息,提供了CPU和GPU的同步.从数学上来说, Blob就是一个N维数组.它是caffe中的数据操作基本单位…

参考:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5073427.html…

layer是建模和计算的基本单元. caffe的目录包含各种state-of-the-art model的layers. 为了创建一个caffe model,我们需要定义模型架构在一个protocol buffer定义文件中(prototxt).caffe的layer和它们的参数被定义在caffe.proto中. Vision Layers: 头文件./include/caffe/vision_layers.hpp vision layers通常取图像为输入,产生其他图像作为输出.实际中典型的图…

关于triplet loss的原理.目标函数和梯度推导在上一篇博客中已经讲过了.详细见:triplet loss原理以及梯度推导.这篇博文主要是讲caffe下实现triplet loss.编程菜鸟.假设有写的不优化的地方,欢迎指出. 1.怎样在caffe中添加新的layer 新版的caffe中添加新的layer.变得轻松多了.概括说来.分四步: 1)在./src/caffe/proto/caffe.proto 中添加 相应layer的paramter message. 2)在./include/…

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…

Caffe_blob 1.基本数据结构 Blob为模板类,可以理解为四维数组,n * c * h * w的结构,Layer内为blob输入data和diff,Layer间的blob为学习的参数.内部封装了SyncedMemory类,该类负责存储分配和主机与设备的同步 protected: shared_ptr<SyncedMemory> data_; // data指针 shared_ptr<SyncedMemory> diff_; // diff指针 vector<int&…

Layer类简介 Layer是caffe中搭建网络的基本单元,caffe代码中包含大量Layer基类派生出来的各种各样的层,各自通过虚函数 Forward() 和 Backward() 实现自己的功能. Forward() 函数用于前向计算过程,由 bottom blob 计算 top blob 和 loss ,实现数据由浅至深的传递.而 Backward() 函数用于反向传播过程,由 top blob 的计算 bottom blob 的梯度,将网络的预测误差向浅层网络传递,以便更新网络的参数.…

本文主要讨论的是在caffe中添加python layer的一般流程,自己设计的test_python_layer.py层只是起到演示作用,没有实际的功能. 1) Python layer 在caffe目录结构中放哪? 下图是caffe的目录结构,在本文中我是将python layer防止examples/pycaffe/layers/下 2)Python layer内容 我给这一个python layer取名为test_python_layer.py,其内容为 import caffe imp…

英文可查:地址 1.SoftmaxWithLoss 对一对多的分类任务计算多项逻辑斯蒂损失,并通过softmax传递预测值,来获得各类的概率分布.该层可以分解为SoftmaxLayer+MultinomialLogisticLossLayer,但它的梯度计算在数值上更为稳健.在测试时,该层可用SoftmaxLayer替代. 前向传播 bottom: 1.(N×C×H×W)维的预测得分x,N是batch数,类别总数为K=CHW,目前看到的SoftmaxWithLossLayer的bottom一般是…

1 前言 考虑到命令行界面下编译程序并不如在 IDE 那么直观,再考虑到各位队友对 Linux 并不熟悉,如何大幅度地减轻整个项目的开发复杂度就是一个很重要的问题. 在 Linux 下有个很古老但很有用的自动化构建系统:make,它会读取当前目录下的Makefile(或其它名字)作为配置文件,并依照规则全自动完成相应的构建命令.但是有个坏处是:它相对来说比较难编写,不那么容易上手.因此又产生了大量的构建出Makefile的软件,如automake.premake.cmake等等. 本人在 Lin…

spring配置文件中需要干的事情 (一)开启  Service与pojo包的注解扫描 注意:spring 扫描与表对应的实体类,以及service层的类,不能用来扫描Controller层的类,因为Controller层的类需要由SpringMVC容器来管理,如果采用了Spring容器管理,就会产生声明式事物无效 <context:component-scan base-package="com.ssm.pojo,com.ssm.bean,com.ssm.service.impl&quo…

前提准备 导入 mysql-connector-java-版本号 的jar包 下面为大家提供几个jar包下载地址 点击进入下载界面 >>推荐 MySQL官方 多版本选择 点击进入下载界面 >>普通 2021年10月30日 8.0 创建 在src文件夹下创建文件jdbc.properties 内容组成 driverClass = com.mysql.jdbc.Driver jdbcUrl=jdbc:mysql://主机IP(某些可以域名):端口号(一般3306)/数据库名 user=…

Proxy Auto Config文件格式说明 PAC文件实际上是一个Script, 通过PAC我们可以让系统根据情况判断使用哪一个Proxy来访问目标网址, 这样做的好处: 分散Proxy的流量,避免Proxy Server负载过高 针对个别条件设定, 加快浏览速度 设定请求顺序, 自动依次尝试多个Proxy途径 PAC文件是纯文本, 格式和JavaScript一样, 不能包含任何HTML标签, 一定要定义的是Function FindProxyForURL function FindProx…

<!DOCTYPE web-app PUBLIC "-//Sun Microsystems, Inc.//DTD Web Application 2.3//EN" "http://java.sun.com/dtd/web-app_2_3.dtd" > <web-app> <!--解决post 乱码--> <filter> <filter-name>CharacterEncodingFilter</fi…

本文转载自:https://buptldy.github.io/2016/10/09/2016-10-09-Caffe_Code/ Caffe简介 Caffe作为一个优秀的深度学习框架网上已经有很多内容介绍了,这里就不在多说.作为一个C++新手,断断续续看Caffe源码一个月以来发现越看不懂的东西越多,因此在博客里记录和分享一下学习的过程.其中我把自己看源码的一些注释结合了网上一些同学的注释以及在学习源码过程中查到到的一些资源(包括怎么使用IDE单步调试以及一些Caffe中使用的第三方库的介绍)…

本文地址:http://blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/51085654 Caffe中,Blob.Layer,Net,Solver是最为核心的类,下面介绍这几个类,Solver将在下一节介绍. 1 Blob 1.1 简单介绍 Blob是: 对待处理数据带一层封装,用于在Caffe中通信传递. 也为CPU和GPU间提供同步能力 数学上,是一个N维的C风格的存储数组 总的来说.Caffe使用Blob来交流数据,其是Caffe中标准的数组与统一的内存接…

一.数据层及参数 要运行caffe,需要先创建一个模型(model),如比较常用的Lenet,Alex等, 而一个模型由多个屋(layer)构成,每一屋又由许多参数组成.所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中.要熟练使用caffe,最重要的就是学会配置文件(prototxt)的编写. 层有很多种类型,比如Data,Convolution,Pooling等,层之间的数据流动是以Blobs的方式进行. 今天我们就先介绍一下数据层. 数据层是每个模型的最底层,是模型的入口,不仅提供数据的输…

Blob,包括输入数据.输出数据.权值等: Blob是Caffe中处理和传递实际数据的数据封装包,并且在CPU与GPU之间具有同步处理能力.从数学意义上说,blob是按C风格连续存储的N维数组. caffe的blob是一个四维的数组,用于存储数据,就相当于一个特殊的tensor,存储内容:num: 图像数量 channel:通道数量 width:图像宽度 height:图像高度. 比如caffe中一个batch的图片,就存储在一个blob中.当然,blob并不是专门给batch内的图片做存储用的…

主要是遇坑了,要记录一下. solver算是caffe的核心的核心,它协调着整个模型的运作.caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件.运行代码一般为 # caffe train --solver=*_slover.prototxt 在Deep Learning中,往往loss function是非凸的,没有解析解,我们需要通过优化方法来求解.solver的主要作用就是交替调用前向(forward)算法和后向(backward)算法来更新参数,从而最小化loss,实际上就是一种迭代…

@tags: caffe blob blob是caffe中的基本数据结构,简单理解就是一个"4维数组".但是,这个4维数组有什么意义? BTW,TensorFlow这款google出的框架,带出了tensor(张量)的概念.虽然是数学概念,个人还是倾向于简单理解为"多维数组",那么放在这里,caffe的blob就相当于一个特殊的tensor了.而矩阵就是二维的张量. anyway,看看blob的4个维度都代表什么: num: 图像数量 channel:通道数量 wi…

Caffe使用Blob结构在CNN网络中存储.传递数据.对于批量2D图像数据,Blob的维度为 图像数量N × 通道数C × 图像高度H × 图像宽度W 显然,在此种场景下,Blob使用4维坐标定位数据,如(n, c, h, w),其中n为图像序号(0到N-1),c为通道序号(0到C-1),h为图像行序(0到H-1),w为图像列序(0到W-1).那么我们如何根据这个坐标找到对应的数据呢?要想得到这个问题的答案,就得弄清楚Blob在内存中的数据组织形式,也就是这批量的2D图像在内存中是如何存储的.…

Caffe学习. #@author: gr #@date: 2015-08-30 #@email: forgerui@gmail.com 1. Install 详细可以见官方文档,博客1,博客2. 1.1 Prerequisites CUDA is required for GPU mode. library version 7.0 and the latest driver version are recommended, but 6.* is fine too 5.5, and 5.0 ar…

学习列表: Google protocol buffer在windows下的编译 caffe windows 学习第一步:编译和安装(vs2012+win 64) caffe windows学习:第一个测试程序 Caffe学习系列(1):安装配置ubuntu14.04+cuda7.5+caffe+cudnn Caffe学习系列(2):数据层及参数 Caffe学习系列(3):视觉层(Vision Layers)及参数 Caffe学习系列(4):激活层(Activiation Layers)及参数…

小喵的唠叨话:小喵最近在做人脸识别的工作,打算将汤晓鸥前辈的DeepID,DeepID2等算法进行实验和复现.DeepID的方法最简单,而DeepID2的实现却略微复杂,并且互联网上也没有比较好的资源.因此小喵在试验之后,确定了实验结果的正确性之后,才准备写这篇博客,分享给热爱Deep Learning的小伙伴们. 小喵的博客:http://www.miaoerduo.com 博客原文:http://www.miaoerduo.com/deep-learning/基于caffe的deepid2实…

solver算是caffe的核心的核心,它协调着整个模型的运作.caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件.运行代码一般为 #caffe train --solver=*_solver.prototxt 在Deep Learning中,往往loss function是非凸的,没有解析解,我们需要通过优化方法来求解.solver的主要作用就是交替调用前向(forward)算法和后向(backward)算法来更新参数,从而最小化loss,实际上就是一种迭代的优化算法. 到目前的版本,c…

要运行caffe,需要先创建一个模型(model),如比较常用的Lenet,Alex等,而一个模型由多个层(layer)构成,每一层又由许多参数组成.所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中.要熟练使用caffe,最重要的就是学会配置文件(prototxt)的编写. 层有很多种类型,比如Data,Convolution,Pooling等,层之间的数据流动是以Blobs的方式进行.今天我们就先介绍一下数据层. 数据层是每个模型的最底层,是模型的入口,不仅提供数据的输入,也提供数据从Blo…

由于我涉及一个车牌识别系统的项目,计划使用深度学习库caffe对车牌字符进行识别.刚开始接触caffe,打算先将示例中的每个网络模型都拿出来用用,当然这样暴力的使用是不会有好结果的- -||| ,所以这里只是记录一下示例的网络模型使用的步骤,最终测试的准确率就暂且不论了! 一.图片数据库 来源 我使用的图像是在项目的字符分割模块中分割出来的字符图像,灰度化并归一化至32*64,字符图片样本示例如下: 建立自己的数据文件夹 在./caffe/data/目录下建立自己的数据文件夹mine,并且在mi…

要运行caffe,需要先创建一个模型(model),如比较常用的Lenet,Alex等, 而一个模型由多个屋(layer)构成,每一屋又由许多参数组成.所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中.要熟练使用caffe,最重要的就是学会配置文件(prototxt)的编写. 层有很多种类型,比如Data,Convolution,Pooling等,层之间的数据流动是以Blobs的方式进行. 今天我们就先介绍一下数据层. 数据层是每个模型的最底层,是模型的入口,不仅提供数据的输入,也提供数据从B…