所需环境工具: 1. Windows 10 2. VS2013 3. Windows版本的caffe工具包,地址:https://github.com/Microsoft/caffe 4. Anaconda2-4.4.0-Windows安装包,地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 5. CUDA8.0,地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 6. cuDNN ,地…

原文来源:  来源:Angle_Cal  2016-12-19 17:32 本博主修改于2017-09-12.  版权所有,转载请注明出处.   BLVC版本的Caffe-windows已经支持Visual Studio 2015,下面的配置过程是综合了其他人的经验而且验证过的,可以确保有效. 下载Caffe-Windows(BLVC) 下载地址:GitHub下载好解压缩即可. 建议使用git命令下载. 即有 git clone https://github.com/BVLC/caffe.git…

原博客地址:https://blog.csdn.net/meccaendless/article/details/79557162 0前言Faster R-CNN是任少卿2015年底推出的目标检测算法 ,时至今日依旧还是Object Detection领域最好方法之一,基于该框架后续推出了 R-FCN,Mask R-CNN 等改进框架,但基本结构变化不大.同时不乏有SSD,YOLO2等骨骼清奇的新作,虽然在速度上大幅度领先Faster R-CNN,尤以SSD lite和yolo lite为甚,…

(后面内容是本人初次玩GPU时,遇到很多坑的问题总结及尝试解决办法.由于买独立的GPU安装会涉及到设备的兼容问题,这里建议还是购买GPU一体机(比如https://item.jd.com/3964771.html),几行代码就可以顺利安装.---2017.10.04) 电脑配置 Ubuntu 14.04(64位)+GeForce GTX970: 选择安装系统Ubuntu14.04: 可能电脑配置的不同,在我的机子上这里尝试安装Fedora23,Fedora24,Fedora25,Ubuntu 1…

百度:win10 caffe vs2015 编译caffe.sln工程参见->这里 caffe训练参见->这里 参见->这里 Windows+VS2013爆详细Caffe编译安装教程…

http://www.embeddedlinux.org.cn/emb-linux/entry-level/201612/21-6005.html 随着深度学习快速发展的浪潮,许多有兴趣的工作者都转入了这个有着很好前景的研究中.工欲善其事,必先利其器.Caffe是一个很不错的深度学习框架,但它的安装步骤比较繁琐,将许多新手拒之门外,于是我就写了这篇博客,主要是我之前安装Caffe也是费了很多时间,由零基础慢慢学习,很羡慕那些有师兄师姐可以帮助的人. 下面开始正式介绍相关安装步骤,该教程主要包括以…

jdk1.7 下载 http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7u67-b01/jdk-7u67-linux-x64.tar.gz?AuthParam=1411698890_9bb7d15fff5776e0eb11f64a3737005d…

http://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/52190184 http://www.cnblogs.com/xuanyuyt/p/5726926.html http://m.blog.csdn.net/article/details?id=51355143 http://blog.csdn.net/u011185952/article/details/52577620 http://www.cnblogs.com/xiaoxiangdi…

1,首先说下环境和配置 配置: 环境:windows10,vs2013 community,cuda8.0,caffe,cudnn4 注意:先要安装好显卡驱动(我的显卡是1070),这里的例子只开通了matlab接口,需要用python可以安装anacoda并打开python接口. 2,准备文件 例子中用的文件:链接:http://pan.baidu.com/s/1hsBNI3i 密码:cynd 注意一:处理cudnn有两种方式,其一是在vs的属性文件中给出目录:另一是将cudnn的文件放到C:…

1. 安装cuda8.0 1)先去官网下载cuda8.0  https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 2)下载完之后进行安装,安装时间有点长,请耐心等待,默认是安装在c盘目录下 安装完后会生成两个系统变量: CUDA_PATH C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8. CUDA_PATH_V8_0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit…