Caffe内部维护一个注册表用于查找特定Layer对应的工厂函数(Layer Factory的设计用到了设计模式里的工厂模式).Caffe的Layer注册表是一组键值对(key, value)( LayerRegistry里用map数据结构维护一个CreatorRegistry list, 保存各个Layer的creator的函数句柄),key为Layer的类型(Layer类名去掉后面的"Layer"字符串),value为其对应的工厂函数(creator的函数句柄): typedef…

最近看到prototxt里面有silence这个层,好奇是干什么用的,而且看源码也出奇的简单: #include <vector> #include "caffe/layers/silence_layer.hpp" #include "caffe/util/math_functions.hpp" namespace caffe { template <typename Dtype> void SilenceLayer<Dtype>…

caffe自带layers: http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html Layers: Image Data - read raw images. Database - read data from LEVELDB or LMDB. HDF5 Input - read HDF5 data, allows data of arbitrary dimensions. HDF5 Output - write data as HDF5. I…

Caffe_Layer 1.基本数据结构 //Layer层主要的的参数 LayerParamter layer_param_; // protobuf内的layer参数 vector<shared_ptr<Blob<Dtype>*>>blobs_;//存储layer的参数, vector<bool>param_propagate_down_;//表示是否计算各个blobs反向误差. 2.主要函数接口 virtual void SetUp(const vect…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u011681952/article/details/86157481 Scale Layer是输入进行缩放和平移,常常出现在BatchNorm归一化后,Caffe中常用BatchNorm+Scale实现归一化操作(等同Pytorch中BatchNorm) 首先我们先看一下 ScaleParameter message ScaleParame…

Reshape层:(改变blob的形状,N,C,W,H) layer { name: "reshape" type: "Reshape" bottom: "input" top: "output" reshape_param { shape { dim: 0 # copy the dimension from below dim: 2 dim: 3 dim: -1 # infer it from the other dimen…

1.使用layer做分层渲染 创建两个物体 添加AB两个层级 分别为两个物体设置对应的层级 为摄像机选择渲染层次(在这个例子中,取消对B层的渲染) 在游戏界面中,将不会显示B层的游戏对象…

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…

一.finetune命令: mpirun /home/zhangsuosheng/caffe_mpi/build/tools/caffe train -solver solver.prototxt -gpu all -weights ShuffleNet-.25x-g3-highacc/model_head.bin 二.快照命令: mpirun /home/zhangsuosheng/caffe_mpi/build/tools/caffe train -solver solver.prototx…

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)…

认识Caffe与Caffe2 目录: 一.Caffe的作者-贾扬清 二.Caffe简介--Caffe.Caffe2.Caffe2Go 三.认识Caffe 四.认识Caffe2 五.认识Caffe2Go     正文: 一.Caffe的作者-贾扬清 Caffe 作者:贾扬清,任Facebook研究科学家,曾在Google Brain工作.在AI领域有数年的研究经历.在UC Berkeley获得计算机科学博士学位,在清华大学获得硕士和本科学位.对两款流行的深度学习框架做过贡献:Caffe的作者,Te…

caffe安装指南-吐血整理 前言: 在一台系统环境较好的linux机器上能够非常easy的安装caffe,可是假设系统本身非常旧,又没有GPU的话.安装就太麻烦了,全部都得从头做起,本文档旨在尽可能覆盖安装所要採的坑. 步骤: 一.caffe是主要是C/C++和python编写的. 首先,得须要将gcc,g++安装好,通过yum安装就能够. 二.cuda的安装,假设机器上配置了NVIDIA系列GPU,则须要安装该驱动,推荐安装该驱动至7.0版本号.推荐同一时候安装cuDNN. 安装能够參考ht…

因为要修改Caffe crop layer GPU部分的代码,现将自己对这部分GPU代码的理解总结一下,请大家多多指教! crop layer完成的功能(以matlab的方式表示):A(N,C,H,W),Reference(n,c,h,w),Offsets(o1, o2, o3,o4), croped_A=A[o1:o1+n, o2:o2+c, o3:o3+h, o4:o4+w] 先代码,后解释 #include <vector> #include "caffe/layers/cro…

Caffe学习笔记(一):Caffe架构及其模型解析 写在前面:关于caffe平台如何快速搭建以及如何在caffe上进行训练与预测,请参见前面的文章<caffe平台快速搭建:caffe+window7+vs2013>.<Windows平台上Caffe的训练与学习方法(以数据库CIFAR-10为例)>. 本文主要介绍Caffe的总体框架,并对caffe模型进行解析,主要是本人的学习笔记,参考了各种资料,例如:<Caffe官方教程中译本>,网址:http://caffe.b…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 背景 <体验SpringBoot(2.3)应用制作Docker镜像(官方方案)>一文中,我们体验了官方推荐的镜像制作方案,执行docker history命令观察镜像内部,发现是由多个layer组成的,如下图: 问题来了:搞这么多layer干啥?接下来以图文方式,您一起理解docker镜像l…

作者:Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun SPPnet.Fast R-CNN等目标检测算法已经大幅降低了目标检测网络的运行时间.可是尽管如此,仍然不能在工程上做到实时检测,这主要是因为region proposal computation耗时在整个网络用时中的占比较高.比如,Fast R-CNN如果忽略提取region proposals所花费的时间,就几乎可以做到实时性.为此,该论文介绍了Region Proposal N…

学习思路 1.先看官方文档,学习如何使用python调用caffe2包,包括 Basics of Caffe2 - Workspaces, Operators, and Nets Toy Regression Image Pre-Processing Loading Pre-Trained Models MNIST - Create a CNN from Scratch caffe2官方教程以python语言为主,指导如何使用python调用caffe2,文档依次从最基本caffe中的几个重要的…

C/C++宏体中出现的#,#@,##: - #的功能是将其后面的宏参数进行字符串化操作(stringfication),就是对它所引用的宏变量通过替换后在其左右各加上一个双引号 -##被称为连接符(concatenator),用来将两个token连接为一个token.注意这里连接的对象是token就行,而不一定是宏的变量. 举例: Caffe中Layer的创建: #define REGISTER_LAYER_CREATOR(type, creator) \ static LayerRegiste…

来源:http://www.cnblogs.com/zhouqiang/archive/2012/07/20/2601365.html 来源:http://blog.luoyetx.com/2016/02/reading-caffe-3/ 工厂模式:主要用来实例化有共同接口的类,工厂模式可以动态决定应该实例化那一个类.工厂模式的形态工厂模式主要用一下几种形态:1:简单工厂(Simple Factory).2:工厂方法(Factory Method).3:抽象工厂(Abstract Factory…

参考:https://zsisme.gitbooks.io/ios-/content/ 前面的文章动画基础--基于Core Animation(1)提到了图层的基本概念以及可动画参数几何学等知识. 本片文章将继续探讨更加深入的动画知识. 6.视觉效果 圆角 圆角设定可以让原本死板的直角视图更加美观和谐:> -(void)radiusView { radiusView = [[UIView alloc]initWithFrame:CGRectMake(100.0f, 50.0f, 100.0f,…

net_->ForwardBackward()方法在net.hpp文件中 Dtype ForwardBackward() { Dtype loss; Forward(&loss); Backward(); return loss; } 首先进入Forward(&loss) net.cpp template <typename Dtype> const vector<Blob<Dtype>*>& Net<Dtype>::Forwa…

[源码分析]Text-Detection-with-FRCN 原创 2017年11月21日 17:58:39 标签: 659 编辑 删除 Text-Detection-with-FRCN项目是基于py-faster-rcnn项目在场景文字识别领域的扩展.对Text-Detection-with-FRCN的理解过程,本质上是对py-faster-rcnn的理解过程.我个人认为,初学者,尤其是对caffe还不熟悉的时候,在理解整个项目的过程中,会有以下困惑: 1.程序入口 2.数据是如何准备的? 3…

关于caffe中的solver: cafffe中的sover的方法都有: Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"), Adam (type: "Adam"), Nesterov's Accelerated Gradient (type: "Nes…

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…

目录 写在前面 template method设计模式 Layer 基类 Layer成员变量 构造与析构 SetUp成员函数 前向传播与反向传播 其他成员函数 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 层的概念在深度神经网络中占据核心位置,给定输入,数据在层间运算流动,最终输出结果.层定义了对数据如何操作,根据操作的不同,可以对层进行划分(具体参见Caffe Layers): Data Layers:跟据文件类型和格式读取和处理数据,给网络输入 Visio…

在飞驰的列车上,无法入眠.外面阴雨绵绵,思绪被拉扯到天边. 翻看之前聊天,想起还欠一个读者一篇博客. 于是花了点时间整理一下之前学习 Caffe 时添加自己定义 Layer 及自己定义 ProtoBuffer 參数的简单例程,希望对刚開始学习的人有借鉴意义. 博客内容基于新书<深度学习:21 天实战 Caffe>.书中课后习题答案欢迎读者留言讨论. 以下进入正文. 在使用 Caffe 过程中常常会有这种需求:已有 Layer 不符合我的应用场景:我须要这样这种功能.原版代码没有实现.或者已经实…

因为之前遇到了sequence learning问题(CRNN),里面涉及到一张图对应多个标签.Caffe源码本身是不支持多类标签数据的输入的. 如果之前习惯调用脚本create_imagenet.sh,将原始数据转换成lmdb数据格式,在这里就会遇到坑.我们去看convert_imageset源码,我们就会发现它是把最后一个空格前面的当作输入,最后一个空格之后的当作标签,那当然无法多标签啊. 通常解决办法 换框架,换一个能支持多标签分类问题的,例如mxnet,但我觉得你既然选择用Caffe来解…

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…

Caffe内部维护一个注册表用于查找特定Layer对应的工厂函数(Layer Factory的设计用到了设计模式里的工厂模式).Layer_factory的主要作用是负责Layer的注册,已经注册完事的Layer在运行时可以通过传递一个 LayerParameter 给 CreaterLayer 函数的方式来调用. 说白了就是注册之后,通过调名字就可以使用这一个layer层. 在我自己写的博客caffe实现自己的层里面,新写一个层,就要注册,这样之后无论是调试还是使用都可以直接用. http:/…

自己建立一个工程,希望调用libcaffe.lib ,各种配置好,也能成功编译,但是运行就会遇到报错 F0519 14:54:12.494139 14504 layer_factory.hpp:77] Check failed: registry.count(t ype) == 1 (0 vs. 1) Unknown layer type: Input (known types: Input ) 各种跟踪调试都找不到原因,相同的代码在microsoft版本的caffe里使用就没有问题,自己新建一…