轉自:http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在caffe的訓練過程中,大家難免想圖形化自己的訓練數據,以便更好的展示結果。如 果自己寫代碼記錄訓練過程的數據,那就太麻煩了,caffe中其實已經自帶了這樣的小工具 ...
參考博客:https: blog.csdn.net xiao lxl article details 獲取源代碼:git clone https: github.com weiliu caffe.git 進入目錄中 :cd caffe ,git checkout ssd 主要參考 https: github.com weiliu caffe tree ssd 獲取SSD的代碼,下載完成后有一個ca ...
2018-12-20 15:08 0 737 推薦指數:
轉自:http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在caffe的訓練過程中,大家難免想圖形化自己的訓練數據,以便更好的展示結果。如 果自己寫代碼記錄訓練過程的數據,那就太麻煩了,caffe中其實已經自帶了這樣的小工具 ...
轉載自http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在caffe的訓練過程中,大家難免想圖形化自己的訓練數據,以便更好的展示結果。如果自己寫代碼記錄訓練過程的數據,那就太麻煩了,caffe中其實已經自帶了這樣的小工具 ...
參考博文:http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在使用caffe訓練數據,迭代次數非常大的時候,難免會想圖形化展示實驗結果。這樣即便於訓練過程中參數的調整,也便於最后成果的展示。 0. 需要的文件: 1. ...
來自書籍:TensorFlow深度學習 一、神經網絡介紹 1、全連接層(前向傳播) (1)張量方式實現:tf.matmul (2)層方式實現: ① layers.Dense(輸出節點數,激活函數),輸入節點數函數自動獲取 fc.kernel:獲取權值 ...
以下學習均由此:https://github.com/AITTSMD/MTCNN-Tensorflow 數據集 WIDER Face for face detection and Celeba f ...
卷積神經網絡的訓練過程 卷積神經網絡的訓練過程分為兩個階段。第一個階段是數據由低層次向高層次傳播的階段,即前向傳播階段。另外一個階段是,當前向傳播得出的結果與預期不相符時,將誤差從高層次向底層次進行傳播訓練的階段,即反向傳播階段。訓練過程如圖4-1所示。訓練過程為: 1、網絡進行權值的初始化 ...
1.配置環境 參考上一篇博客:cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04 python3 docker 安裝 caffe 2.准備數據 2.1 獲取數據 這次是要做一個車身條幅檢測的項目。大部分數據從百度圖片爬取,少量通過微博或者截取視頻幀獲取。因為違規的車身 ...
學習caffe第一天,用SSD上上手。 我的根目錄$caffe_root為/home/gpu/ljy/caffe 一、運行SSD示例代碼 1.到https://github.com/weiliu89/caffe.git下載caffe-ssd代碼,是一個caffe ...