R-CNN --> FAST-RCNN --> FASTER-RCNN R-CNN: (1)輸入測試圖像； (2)利用selective search 算法在圖像中從上到下提取 ...

學習caffe的目的，不是簡單的做幾個練習，最終還是要用到自己的實際項目或科研中。因此，本文介紹一下，從自己的原始圖片到lmdb數據，再到訓練和測試模型的整個流程。 一、准備數據 有條件的同學，可以去imagenet的官網http://www.image-net.org ...

linux復制指定目錄下的全部文件到另一個目錄中復制指定目錄下的全部文件到另一個目錄中文件及目錄的復制是經常要用到的。linux下進行復制的命令為cp。假設復制源目錄 為 dir1 ,目標目錄為 ...

要運行caffe，需要先創建一個模型（model)，如比較常用的Lenet,Alex等， 而一個模型由多個屋（layer）構成，每一屋又由許多參數組成。所有的參數都定義在caffe.proto這個文件中。要熟練使用caffe，最重要的就是學會配置文件（prototxt）的編寫。 層有很多種 ...

solver算是caffe的核心的核心，它協調着整個模型的運作。caffe程序運行必帶的一個參數就是solver配置文件。運行代碼一般為 在Deep Learning中，往往loss function是非凸的，沒有解析解，我們需要通過優化方法來求解。solver的主要作用就是交替 ...

caffe程序自帶有一張小貓圖片，存放路徑為caffe根目錄下的 examples/images/cat.jpg, 如果我們想用一個訓練好的caffemodel來對這張圖片進行分類，那該怎么辦呢？ 如果不用這張小貓圖片，換一張別的圖片，又該怎么辦呢？如果學會了小貓圖片的分類，那么換成其它圖片，程序 ...

在深度學習的實際應用中，我們經常用到的原始數據是圖片文件，如jpg,jpeg,png,tif等格式的，而且有可能圖片的大小還不一致。而在caffe中經常使用的數據類型是lmdb或leveldb，因此就產生了這樣的一個問題：如何從原始圖片文件轉換成caffe中能夠運行的db（leveldb/lmdb ...

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 ...

caffe的運行提供三種接口：c++接口（命令行）、python接口和matlab接口。本文先對命令行進行解析，后續會依次介紹其它兩個接口。 caffe的c++主程序（caffe.cpp)放在根目錄下的tools文件夾內, 當然還有一些其它的功能文件，如：convert_imageset.cpp ...

caffe配置過程很長啊，坑非常多，沒有linux基礎的估計會香菇的。我參考了網上很多的帖子，基本上每個帖子都有或多或少的問題，研究很久最終配置成功。參考過的帖子太多，都記不太清來源了。為了對前人的感謝，特地寫下我的配置過程，以供大家參考。可能我寫的時候會有遺漏，還望多多包涵，共同探討！ 1. ...