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 ...
對Blob的理解及其操作: Blob是一個四維的數組。維度從高到低分別是: num ,channels ,height ,width 對於圖像數據來說就是:圖片個數,彩色通道個數,寬,高 Blob中數據是row major存儲的,W是變化最快的維度,例如在 n, k, h, w 處的數據,其物理偏移量計算方式為: Blob的常用方法: blob.data 返回數據 blob.diff 返回梯度 ...
2019-03-28 10:47 0 1549 推薦指數:
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 ...
首先參考https://www.jianshu.com/p/4eaedaeafcb4 這是一個傻瓜似的目標檢測樣例,目前還不清楚圖片怎么轉換,怎么驗證,后續繼續跟進 模型測試(1)圖片數據集上測試 python examples/ssd/score_ssd ...
ssd是經典的one-stage目標檢測算法,作者是基於caffe來實現的,這需要加入新的層來完成功能,caffe自定義層可以使用python和c++,faster rcnn既使用了c++定義如smoothl1layer,又使用了python定義,如proposaltargetlayer ...
make runtest報錯:BatchReindexLayerTest/2.TestGradient,where TypeParam=caffe::GPUdevice<float> BatchReindexLayerTest/2.TestGradient,where ...
本次訓練主要參考:http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/65634482 感謝 Jesse_Mx ,幫助了我很多。 坑一【openCV未 ...
錯誤原因: 1.計算機沒有安裝GPU 2.有GPU但是NVCCFLAGS設置錯誤 解決方法: 1.對沒有GPU的計算機,需要將Makefile中的CPU之前的#注釋去掉,是的caffe運行的處理器進行更換 2.對於GPU環境的計算機,需要將Makefile中的NVCCFLAGS的設置更改 ...
caffe目錄: 1. 使用gdb直接調試工程 配置參考:Caffe源碼調試 主要打開:修改Makefile.config:DEBUG := 1 ;生成如下目錄: 使用GDB啟動調試,執行gdb --args build/tools/caffe train ...
解決辦法: 修改:Makefile.config INCLUDE_DIRS /usr/include/hdf5/serial/ 修改:Makefile LIBRARIES hdf5_hl and h ...