一开始是碰到没有caffe/caffe.hpp文件的问题,不知道怎么弄.通过百度,知道了在makefile文件里加入头文件路径和库文件路径就行. 首先是caffe.pb.h丢失问题,解决方法:https://github.com/muupan/dqn-in-the-caffe/issues/3 protoc src/caffe/proto/caffe.proto --cpp_out=. mkdir include/caffe/proto mv src/caffe/proto/caffe.pb.h…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51371936 整理一下最近遇到caffe工程的一些编译错误以及解决方法. 1 cuDNN cuDNN当前最新版本是v5,近两三年的一些caffe工程,使用的版本不尽相同,其中以v2/v3版本的最为常见,所以使用的时候一定要搞清楚(当然如果作者没说,那就自己依次尝试吧). cuDNN出现版本不匹配,在工程make的时候,会报如下错误(以安…

mac编译caffe 好像又变容易了,直接git clone下载blvc源码,make.config里去掉了CPU_ONLY前面的注释,并没有安装任何依赖,也可能是自己mac上本来有, xCode里调用caffe: 会报两次错误: 1. include <cblas.h>找不到: locate cblas.h 自己mac上是在这里: /usr/local/Cellar/openblas/0.2.20_1/include/cblas.h 所以在Header Search Paths里增加/usr…

环境:UBUNTU 16.04 CMake caffe 1.0.0-rc3 1.首先编译caffe为debug版本: 在caffe根目录下编辑CMakeFileList.txt,加入如下几行: SET(CMAKE_BUILD_TYPE "Debug") SET(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG "$ENV{CXXFLAGS} -O0 -Wall -g2 -ggdb") SET(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE "$ENV{CXXFL…

由于深度学习的种种优势,使我们对于深度学习的使用越来越频繁.很多时候,我们都需要在自己的项目中配置caffe环境,来调用caffe网络模型完成自己的任务.今天我主要讲的关于"在自己的项目中配置caffe环境所遇到问题的相关说明和解答",因为项目的需要,需要在项目中配置caffe来完成VGG网络的分类任务.大概花费了一周的时间,总算成功了.期间,也是辗转反侧,遇到了诸多问题,查阅了诸多资料,但是有些问题并没有讲的非常清楚.这里,我就这些遇到的问题,根据自己的情况以及解决的办法跟大家分享一…

0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com…

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…

本文详细介绍,如何用caffe跑自己的图像数据用于分类. 1 首先需要安装过程见 http://www.cnblogs.com/love6tao/p/5706830.html 同时依据上面教程,生成了caffe.exe 2 构建自己的数据集.分为train和val 两个数据集,本次实验为2分类任务,一个是包含汽车的图像,一个是不包含汽车图像,其中train 为训练数据集,该文件夹中图像命名格式为trainpos0000.jpg和trainneg0000.jpg,图像通过该命名方式连续编码,val…

说明:大部分转载于initialneil的大作Caffe + vs2013 + OpenCV in Windows Tutorial (I) – Setup 准备工作: 1.下载CUDA7.5: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,安装完成后会自动创建变量CUDA_PATH_V7_5 2.下载boost1.56:http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost-binaries/1.56.0/,…

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作.本文是根据机器学习研究会组织的online分享的交流内容,简单的整理了一下. 目录 1.caffe分享 1.1.caffe起源 1·2.caffe介绍 1.3.caffe其他方向 2.讨论 2.1.caffe算法与结构 2.2.caffe工程与应用 2.3.模型训练与调参 2.4.caffe与DL的学习与方向 2.5.其他 3.附录 1.caffe分享 我用的ppt基本上和我们在…

安装教程   本篇博客将会教会你在Windows下配置py-faster-rcnn,请细心仔细阅读.说白了,Windows下配置这些东西就是一个坑. 安装配置Anaconda   由于py-faster-rcnn要用到python,这里我们使用了Anaconda,Anaconda版本为Anaconda2-4.3.1-Windows-x86_64.exe,Anaconda下载地址,双击安装即可,安装完Anaconda2后需要下载必要的python库,在cmd下运行下面代码即可: conda ins…

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…

环境搭建: vs2013,编译caffe工程,cuda8.0,cudnn5.1,python2.7. 还需要安装python的一些包.Numpy+mkl  scipy  matplotlib  scikit-image  protobuf Pip install scikit-image的时候,需要注意,下载该模块 Windows版python模块的下载地址: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 跑实验: 下载fcn的caffe源代码: htt…

参考: http://blog.csdn.net/cham_3/article/details/52682479 以caffe工程自带的mnist数据集,lenet网络为例: 将lenet_train_test.prototxt文件进行一些修改即可得到lenet.prototxt文件 头部: 去除训练用的输入数据层, layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label&q…

1.Windows环境caffe安装配置(无GPU) 参考:http://www.cnblogs.com/cxyxbk/p/5902034.html 解压caffe-windows文件,将./windows中的CommonSettings.props.example文件复制到本文件夹中,然后删除example得到CommonSettings.props文件 修改CommonSettings.props文件.根据自己的需求修改状态,比如我自己笔记本上无GPU,就在对应的地方设置位False:相应的…

解决的目标问题:多分类问题,比如车辆的外形和颜色,苹果的大小和颜色:多任务:车牌角点的定位和车牌的颜色.定位在技术上属于回归,车牌颜色判断则属于分类. 技术点 caffe默认是单输入任务单标签的,也就是一个样本,其任务只有一个,标签只有一个,比如图片是什么颜色,图片是什么物体. # ${caffe_src_root}/tools/convert_imageset.cpp 第121行 status = ReadImageToDatum(root_folder + lines[line_id].fi…

caffe自带的例子有mnist和cifar10,cifar10和mnist的运行方式类型,下好图片数据文件后,训练例子中的模型,然后测试模型,也可以自己用图片进行预测分类(自己图片最好是cifar10训练的10种类型).10种类型如下: airplane automobile bird cat deer dog frog horse ship truck 其他类型的图片也只能是错误识别,没有意义. 进入正题,跑完例子,笔者饥渴的想来点别的分类和识别模型.结合时下热门的人脸识别技术,就决定用知名…

一.error MSB3073类错误 一般是由于CommonSettings.props配置出现错误. 第一处是你安装CUDA的版本号,第二次是你安装cudnn的路径. 也可参照http://blog.csdn.net/lichantidings/article/details/51854010 二.编译libcaffe,caffe工程时出错 上面少的cublas.h,cuda_runtime.h等头文件以及缺少的cublas.lib等文件都是安装cuda后生成的,比如我使用的基于window1…

caffe是好用,可是配置其环境实在是太痛苦了,依赖的库很多不说,在VS上编译还各种报错,你能想象那种被一百多个红色提示所笼罩的恐惧.  且网上很多教程是VS2013环境下编译的,问人很多也说让我把15卸载了装13,我的答案是:偏不  记下这个艰难的过程,万一还要再来一次呢-- Attention:  本文使用的caffe windows环境配置为:  VS2015+CMake3.7.2+Python2.7+Anaconda2-4.3.1(X64)+CUDA8.0(x64)+cuDNN v5.1…

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…

用的是matlab2018a,搞了一天 ubuntu 系统下的Caffe环境搭建 https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/48781693 caffe中matlab接口配置 https://blog.csdn.net/thystar/article/details/50720691 Caffe 工程的一些编译错误以及解决方案(undefined reference to cv::imread) https://blog.csdn.net/wone…

参考 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135026.html 1. 安装brew,也叫homebrew,mac下类似于ubuntu的apt-get功能 curl -LsSf http://github.com/mxcl/homebrew/tarball/master | sudo tar xvz -C/usr/local --strip 1 brew update 2. 安装git包,包含gitk,(注:brew doctor可以用来诊断brew) a…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者介绍:高成才,腾讯Android开发工程师,2016.4月校招加入腾讯,主要负责企鹅电竞推流SDK.企鹅电竞APP的功能开发和技术优化工作.本文发表于QQ会员技术团队的专栏 本文主要是对CS231n课程学习笔记的提炼,添加了一些Deep Learning Book和Tensorflow 实战,以及Caffe框架的知识. 一.卷积神经网络 1.1 卷积神经网络与常规神经网络 1.1.1 相同点 卷积网络是一种专门用来处理具有类似网格结构…

关键字:Windows.cpu模式.Python.faster-rcnn.demo.py 声明:本篇blog暂时未经二次实践验证,主要以本人第一次配置过程的经验写成.计划在7月底回家去电脑城借台机子试试验证步骤的正确性,本blog将根据实际遇到的问题持续更新.另外blog中除提到的下载链接外我还会给出网盘链接方便下载,包括我的整个工程的网盘链接.如果有些报错解决不了可直接拿本人的相关文件替换,本篇blog具有较高的参考性. 本人微软版caffe工程     下载链接:http://pan.bai…

深度学习框架比较 神经网络一般包括:训练,测试两大阶段.训练:就是把训练数据(原料)和神经网络模型:如AlexNet.RNN等“倒进” 神经网络训练框架例如cafffe等然后用 CPU或GPU(真火) “提炼出” 模型参数(仙丹)的过程.测试:就是把测试数据用训练好的模型(神经网络模型 + 模型参数)跑一跑看看结果如何,作为炼丹炉caffe,keras,tensorflow就是把炼制过程所涉及的概念做抽象,形成一套体系. (一)Caffe 1.概念介绍 Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,…

前因项目所需,须训练一个快速模型以实现目标物体的实时检测.历经多次实践,发现MobileNetSSD网络符合要求,故在本人工作PC上部署weiliu89版本的ssd-caffe以期用之训练项目要求之模型.当时思之甚简,网络上相关文章多矣,此事应不成问题.然一番搜索后才发现,前人多在linux下进行,针对windows者寥寥,仅有几篇亦是使用的支持MS VS2013的conner99版本的ssd-caffe,与我的项目要求相去甚远(虽然可以将conner89版本的caffe工程从VS2013升级为…

首先是create_list.sh和create_data.sh中的data_dir的路径得修改. 然后是在create_data.sh文件调用$caffe_root下的scripts目录中的create_annoset.py时产生的错误: Traceback (most recent call last): File "/opt/xuben-project/caffe/data/VOC0712/../../scripts/create_annoset.py", line 105, i…

关键字:Windows.cpu模式.Python.faster-rcnn.demo.py 声明:原文发表在博客园,未经允许不得转载!!!本篇blog过程已经多名读者实践验证,有人反馈报错TypeError:‘None Type‘ object has no attribute _getitem_‘,但拿本人编译好的文件可以跑通,对于此问题我没去探究,评论区给出了解决办法(nms函数cpu参数false改为true).blog中除提到的下载链接外我还会给出网盘链接方便下载(链接失效,本人百度云上传…

前段时间一直在跑Caffe训练数据.之前用训练好的caffemodel对图片进行分类都是用的命令行指令,于是就想着自己新建一个工程来调用caffe,结合classification的代码来对图片进行分类.上网查阅了很多资料,最详细的一篇就是:http://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/52541622#reply. 一.步骤描述 我今天写这篇的主要目的是为了加深自己的记忆和理解,大部分都是参考上面给出的博客的内容.具体分为以下三个步骤:(1)…

1设置路径使IAR能够自动关联你的头文件 a.将自己的头文件..c文件..s文件放在不同的文件当中.(此处的.C文件和.S文件以及头文件都是开始一个项目所必须有的文件.例如每一个项目都需要对UArt串口,定时器Timer以及ARM系统时钟的配置和ARM的引脚初始化配置等)比如头文件所在的文件名字为INC,.C..S文件放在目录src中.我的工程管理大概如图所示 b.配置头文件和IAR编译时的配置文件 1.配置头文件的自动关联路径.如图1,图2 图  1 图  2 2.用J-link来调试ARM时…