解决方法,用到了c++11,g++命令需要加上-std=c++11选项 附:g++默认的c++标准 gcc-6.4.0 gcc-7.2.0 默认是 -std=gnu++14gcc-4.3.6 gcc-4.4.7 gcc-4.5.4 gcc-4.6.4 gcc-4.7.4 gcc-4.8.5 gcc-4.9.4 gcc-5.4.0 默认是 -std=gnu++98gcc-3.0.4 gcc-3.1.1 gcc-3.2.3 gcc-3.3.6 gcc-3.4.6 gcc-4.0.4 gcc-4.1.

在Windows7下调用vs2013生成的Caffe静态库时经常会提示Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) Unknown layer type的错误,如下图: 这里参考网上资料汇总了几种解决方法: 1.      不使用Caffe的静态库,直接将Caffe的source加入到main工程中: 2.      将Caffe编译成动态库: 3.      使用Caffe静态库,新建一个caffe_layers_registry.hpp头

浅析py-faster-rcnn中不同版本caffe的安装及其对应不同版本cudnn的解决方案 本文是截止目前为止最强攻略,按照本文方法基本可以无压力应对caffe和Ross B. Girshick的代码安装配置,如有转载请注明出处 Copyright 飞翔的蜘蛛人 注1:本人新手,文章中不准确的地方,欢迎批评指正 注2:阅读本文前请先熟悉: 1)      Linux的基本操作 2)      熟悉Ubuntu系统下nvidia驱动及cuda安装,请见我的另一篇博客 基于UBUNTU14.04

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/,

分析caffe源码,看首先看caffe.proto,是明智的选择.好吧,我不是创造者,只是搬运工. 原文地址:http://blog.csdn.net/qq_16055159/article/details/45115359 引言 要看caffe源码,我认为首先应该看的就是caffe.proto. 它位于-\src\caffe\proto目录下,在这个文件夹下还有一个.pb.cc和一个.pb.h文件,这两个文件都是由caffe.proto编译而来的. 在caffe.proto中定义了很多结构化数

如何才能将Faster R-CNN训练起来? 首先进入 Faster RCNN 的官网啦,即:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn#installation-sufficient-for-the-demo 先用提供的 model 自己测试一下效果嘛... 按照官网安装教程,安装基本需求. Installation (sufficient for the demo) Clone the Faster R-CNN repository # Make

1.CXX/LD -o .build_release/examples/siamese/convert_mnist_siamese_data.bin .build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to「boost::re_detail::raise_runtime_error(std::runtime_error const&)」 .build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to

[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

wangxiao@wangxiao-GTX980:~/Downloads/caffe-master$ make -j8find: `wangxiao/bvlc_alexnet/spl': No such file or directoryfind: `caffemodel': No such file or directoryfind: `wangxiao/bvlc_alexnet/0.77': No such file or directoryfind: `caffemodel': No su

最近看了densenet这篇论文,论文作者给了基于caffe的源码,自己在电脑上跑了下,但是出现了Message type “caffe.PoolingParameter” has no field named “ceil_mode”.的错误,现将解决办法记载如下.主要是参考 (https://github.com/BVLC/caffe/pull/3057/files).错误原因:由于caffe的版本的原因,现用的caffe的源码中的pooling层没有ceil_mode 这个函数,因此解决办法

命令:./continue-train.sh 内容:../../caffe-master/build/tools/caffe train -gpu=$1 -solver=solver.prototxt  2>&1 | tee $LOG 错误: I0425 08:26:13.348503 19309 layer_factory.hpp:77] Creating layer input_layerF0425 08:26:13.412329 19309 solver_factory.hpp:67]

这一段时间把caffe在windows环境下编译了一下,tool里面的cpp全部编译成了exe.再用的时候有两个问题让我头疼了好长时间! 第一个问题 "db_lmdb.hpp:14] Check failed: mdb_status == 0 (112 vs. 0) 磁盘空间不足." 这问题是由于lmdb在windows下无法使用lmdb的库,所以要改成leveldb. 但是要注意,由于backend默认的是lmdb,所以你每一次用到生成的图片leveldb数据的时候, 都要把&quo

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

这个是在去年微博里面非常流行的,在git_hub上的代码是https://github.com/fzliu/style-transfer 比如这是梵高的画 这是你自己的照片 然后你想生成这样 怎么实现呢在基于windows的caffe上,其实这个很简单. 1 首先在 https://github.com/fzliu/style-transfer 把代码下载下来,另外主要这个代码基于pycaffe的,需要将pycaffe编译好. 最好是在电脑上装一个python progressbar包 ,具体操

小喵的唠叨话:在写完上一次的博客之后,已经过去了2个月的时间,小喵在此期间,做了大量的实验工作,最终在使用的DeepID2的方法之后,取得了很不错的结果.这次呢,主要讲述一个比较新的论文中的方法,L-Softmax,据说单model在LFW上能达到98.71%的等错误率.更重要的是,小喵觉得这个方法和DeepID2并不冲突,如果二者可以互补,或许单model达到99%+将不是梦想. 再次推销一下~ 小喵的博客网址是: http://www.miaoerduo.com 博客原文:  http://

小喵的唠叨话:这次的博客,真心累伤了小喵的心.但考虑到知识需要巩固和分享,小喵决定这次把剩下的内容都写完. 小喵的博客:http://www.miaoerduo.com 博客原文: http://www.miaoerduo.com/deep-learning/基于caffe的deepid2实现(下).html ‎ 四.数据的重整,简单的划分 前面的Data层用于生成成对的输入数据,Normalization层,用于将feature归一化,那么之后是不是就可以使用ContrastiveLoss层进

小喵的唠叨话:我们在上一篇博客里面,介绍了Caffe的Data层的编写.有了Data层,下一步则是如何去使用生成好的训练数据.也就是这一篇的内容. 小喵的博客:http://www.miaoerduo.com 博客原文:http://www.miaoerduo.com/deep-learning/基于caffe的deepid2实现(中).html 二.精髓,DeepID2 Loss层 DeepID2这篇论文关于verification signal的部分,给出了一个用于监督verificatio

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

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