转自:http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在caffe的训练过程中,大家难免想图形化自己的训练数据,以便更好的展示结果。如 果自己写代码记录训练过程的数据,那就太麻烦了,caffe中其实已经自带了这样的小工具 ...
參考博客:https: blog.csdn.net xiao lxl article details 获取源代码:git clone https: github.com weiliu caffe.git 进入目录中 :cd caffe ,git checkout ssd 主要参考 https: github.com weiliu caffe tree ssd 获取SSD的代码,下载完成后有一个ca ...
2018-12-20 15:08 0 737 推荐指数:
转自:http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在caffe的训练过程中,大家难免想图形化自己的训练数据,以便更好的展示结果。如 果自己写代码记录训练过程的数据,那就太麻烦了,caffe中其实已经自带了这样的小工具 ...
转载自http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在caffe的训练过程中,大家难免想图形化自己的训练数据,以便更好的展示结果。如果自己写代码记录训练过程的数据,那就太麻烦了,caffe中其实已经自带了这样的小工具 ...
参考博文:http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在使用caffe训练数据,迭代次数非常大的时候,难免会想图形化展示实验结果。这样即便于训练过程中参数的调整,也便于最后成果的展示。 0. 需要的文件: 1. ...
来自书籍:TensorFlow深度学习 一、神经网络介绍 1、全连接层(前向传播) (1)张量方式实现:tf.matmul (2)层方式实现: ① layers.Dense(输出节点数,激活函数),输入节点数函数自动获取 fc.kernel:获取权值 ...
以下学习均由此:https://github.com/AITTSMD/MTCNN-Tensorflow 数据集 WIDER Face for face detection and Celeba f ...
卷积神经网络的训练过程 卷积神经网络的训练过程分为两个阶段。第一个阶段是数据由低层次向高层次传播的阶段,即前向传播阶段。另外一个阶段是,当前向传播得出的结果与预期不相符时,将误差从高层次向底层次进行传播训练的阶段,即反向传播阶段。训练过程如图4-1所示。训练过程为: 1、网络进行权值的初始化 ...
1.配置环境 参考上一篇博客:cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04 python3 docker 安装 caffe 2.准备数据 2.1 获取数据 这次是要做一个车身条幅检测的项目。大部分数据从百度图片爬取,少量通过微博或者截取视频帧获取。因为违规的车身 ...
学习caffe第一天,用SSD上上手。 我的根目录$caffe_root为/home/gpu/ljy/caffe 一、运行SSD示例代码 1.到https://github.com/weiliu89/caffe.git下载caffe-ssd代码,是一个caffe ...