1 前言 Caffe對於像我這樣的初學者來說是一款非常容易上手的深度學習框架。關於用Caffe跑自己的數據這樣的博客已經非常多，感謝前輩們為我們提供的這么好的學習資源。這里我主要結合我所在的行業，說下如何對跑通具有多通道多格式的遙感數據。 2 數據准備 Caffe封裝的非常好，要想 ...

本文詳細介紹，如何用caffe跑自己的圖像數據用於分類。 1 首先需要安裝過程見 http://www.cnblogs.com/love6tao/p/5706830.html 同時依據上面教程，生成了caffe.exe 2 構建自己的數據集。分為train和val 兩個數據集，本次實驗為2分類 ...

在caffe上跑自己的數據 本文介紹如何使用caffe對自己的圖像數據進行分類。 1 圖片數據庫准備 由於圖片數據收集比較費時，為了簡單說明，我用了兩類，dog和bird，每種約300張。train200張，val100張。 新建一個文件夾mine，放自己的數據，在mine文件夾下新建 ...

　 一. 裝完caffe當然要來跑跑自帶的demo，在examples文件夾下。 先來試試用於手寫數字識別的mnist，在 examples/mnist/ 下有需要的代碼文件，但是沒有圖像庫。 mnist庫有50000個訓練樣本，10000個測試樣本，都是手寫數字圖像。 　　caffe ...

1.整理得到自己的數據庫，並生成自己數據庫的列表文件.txt2.將數據庫轉成lmbp格式3.計算圖像均值4.修改網絡參數5.得到結果1.整理得到自己的數據庫因為前面博文提到的原因，技術水平有限沒辦法實 ...

Caffe 是一個高效的深度學習框架，鑒於不想折騰裝個雙系統，最近鼓搗了下用caffe源碼在windows進行編譯。非常感謝Yangqing Jia博士的caffe開源代碼、Neil Z.Shao's博客的指導，以及happynear的工程文件提供的幫助。本博客caffe里C/C++部分編譯主要 ...

文檔大部分都是機翻，本人英語未過四級，所以湊合看吧 構建ImageNet本指南旨在讓您准備好根據自己的數據訓練自己的模型。如果你只是想要一個ImageNet訓練的網絡，那么注意，由於訓練需要很多電能，我們討厭全球變暖，我們在model zoo提供如下所述訓練的CaffeNet模型 ...

因為畢設需要，我首先是用ffmpeg抽取某個寵物視頻的關鍵幀，然后用caffe對這個關鍵幀中的物體進行分類。 1.抽取關鍵幀的命令： 2.用python編寫腳本，利用在imagenet上訓練的模型分類視頻幀中的物體。 抽取得到的視頻關鍵幀都存放在文件夾"/home ...