caffe训练自己的模型 [问题点数:20分]

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使用caffe训练好的模型进行分类(官网教程)
使用<em>caffe</em><em>训练</em>好的<em>模型</em>进行分类(官网教程) 导言 1. 本教程中,我们将会利用Caffe官方提供的深度<em>模型</em>——CaffeNet(该<em>模型</em>是基于Krizhevsky等人的<em>模型</em>的)来演示图像识别与分类。我们将分别用CPU和GPU来进行演示,并对比其性能。然后深入探讨该<em>模型</em>的一些其它特征。 # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import matpl...
caffe 训练自己的分类模型
学习<em>caffe</em>的最终目的,是可以利用自己的数据集,<em>训练</em><em>模型</em>,并解决实际问题。 所以在前面跑通了mnist和cifar-10例程的基础上,尝试<em>训练</em>自己的<em>模型</em>,从头到尾走一遍所有的流程。准备数据、<em>训练</em>并得到<em>模型</em>,利用<em>模型</em>进行分类预测。 一、准备数据 1、在网上找了一些图片,分为五类,编号为0,1,2,3,4,每类<em>训练</em>数据50张,测试数据20张。博主将所有的train图片都放在了train
OpenPose训练自己的数据集模型Realtime Multi-Person Pose Estimation
(持续更新中) 目录 1.下载<em>训练</em>openpose<em>模型</em>的相关官方代码 2.下载<em>训练</em>所需要的数据集 3.安装MATLAB 4.编译<em>训练</em>openpose<em>模型</em>所用的<em>caffe</em> 5.<em>训练</em>数据集的准备及处理 6.准备<em>训练</em>用的prototxt<em>模型</em>文件 7.<em>模型</em><em>训练</em> 1.下载<em>训练</em>openpose<em>模型</em>的相关官方代码 GitHub地址: https://github.com/ZheC/Real...
caffe训练分类模型教程
<em>caffe</em><em>训练</em>分类<em>模型</em>教程 1.已有图像存放在train和val下,book和not-book(两类)的图片数量相同 在<em>caffe</em>/data下新建一個myself文件夾,并新建两个文件夹分别命名为train和val 批量重命名图片 # -*- coding:utf8 -*- import os class BatchRename(): ''' 批量重命...
caffe训练测试(用caffe训练自己的数据)
初试<em>caffe</em><em>训练</em>,这里不是跑的<em>caffe</em>里自带的例子,是<em>训练</em>测试自己的数据集,欢迎指正~ps:这边就不介绍<em>caffe</em>的安装配置了,直接进入主题啦~ 1大量样本的准备 既然要做<em>训练</em>的话没有大量的图片样本是不行滴,这个阶段耗费很久的时间,说到这里要吐血了,三个人,对采集的视频中的每帧图片进行截图,不夸张的说总共截的图片大概有近百万张,当然啦还要对图片进行筛选不好的样本不要,否则会影响测试效果!我...
Ubuntu16.04下 用Caffe训练自己的网络和模型并测试
1.准备图片(<em>训练</em>太久就不放那么多图片了)在<em>caffe</em>根目录下data中新建文件夹6class(意思是6类),在6class文件夹下新建两个文件夹train和val。train用来存放<em>训练</em>的图片,在train文件夹下新建6个文件夹0-5 。图片有6类,杯子(文件夹0)、书包(文件夹1)、电脑(文件夹2)、猫(3)、狗(4)、鸭子(5),每类10种。网上下载下来的图片名字都很乱  所以三步大法:打开...
Caffe学习系列(四)之--训练自己的模型
前言: 本文章记录了我将自己的数据集处理并<em>训练</em>的流程,帮助一些刚入门的学习者,也记录自己的成长,万事起于忽微,量变引起质变。 正文: 一、流程   1)准备数据集    2)数据转换为lmdb格式    3)计算均值并保存(非必需)   4)创建<em>模型</em>并编写配置文件   5)<em>训练</em>和测试 二、实施 (一)准备数据集 在深度...
【SSD】用caffe-ssd框架MobileNet网络训练自己的数据集
前言上一篇博客写了用作者提供的VGG网络完整走完一遍流程后,马上开始尝试用MobileNet<em>训练</em>。还有两个问题待解决:1.均值问题。【2017.11.20 解决此问题】2.无法用MobileNet提供的<em>caffe</em>model做finetune。 【2017.11.3解决此问题】【2017.11.03更新】成功转换成ncnn格式。一、数据集收集、整理参考:http://blog.csdn.net/re...
opencv 调用 caffe模型遇到的问题
用官方提供的dnn调用<em>caffe</em> demo,结果出现断言错误,我的环境是vs13+opencv3.1,找了挺长时间,还是找不到原因,希望大神能关注和回复! Attempting to upgrade
在ssd-MobileNet模型训练出现的几个问题
<em>训练</em>集:7000张图片 <em>模型</em>:ssd-MobileNet <em>训练</em>次数:10万步 问题1:10万步之后,loss值一直在2,3,4值跳动 问题2:<em>训练</em>集是拍摄视频5侦截取的,相似度很高,会不会出现过拟合
caffe训练模型时segmentation fault(core dumped)停掉的解决方法
重新编译<em>caffe</em>的步骤: make clean; make all -j4 ; make test ; make runtest ; make py<em>caffe</em> 报错:添加完新定义的layer文件后,在重新编译<em>caffe</em>后,在<em>训练</em><em>模型</em>的时候直接segmentation fault(core dumped)停掉,也不说是哪错了 解决:重新编译<em>caffe</em>,要从make clean开始...
Caffe各层的参数设置(在prototxt文件中设置)
Caffe各层的参数设置(在prototxt文件中设置) 这些参数定义在include/<em>caffe</em>/<em>caffe</em>.proto文件中 syntax = "proto2"; package <em>caffe</em>; // Specifies the shape (dimensions) of a Blob. message BlobShape {   repeated int64 d
Caffe实践 - 单标签图片分类流程
Caffe 图像分类流程1. <em>训练</em>数据制作主要是生成 train.txt、 val.txt 和 test.txt 文件,使其内容格式为:image_name1 label1 image_name2 label2 image_name3 label3 ......如:img1.jpg 0 img2.jpg 0 img3.jpg 1 img4.jpg 1 img5.jpg 2 img6.jpg 2 ..
windows+caffe下怎么样对已经训练好的caffemodel模型文件快速加入新的图片进行人脸识别?
本人是这个暑假才开始学习<em>caffe</em>的小白一枚,因为老师要求做一个人脸识别的项目要用到深度学习和<em>caffe</em>,经过苦逼的自学了一个月后,在Windows下做了一个基于QT窗体的程序。目前的情况是下载了牛津
caffe目标检测模型训练全过程(三)目标检测第一步
遍历整图查找蝴蝶位置2018/04/22<em>训练</em><em>模型</em>对于识别背景和蝴蝶有比较好的效果,基本对不会识别错误,接下来,将通过整图遍历的原始而又野蛮的方式对一张原始图片进行处理,进而查找到蝴蝶的具体位置。具体思路如下图。对原图进行缩放成理想大小,例如,最小边长缩放为227*6像素,最大边长等比缩放:设置滑动窗大小为227*227像素设置滑动窗移动步长为# 自动step_size scale =min(im...
Caffe2教程实例,加载预训练模型
Caffe2教程实例,加载预<em>训练</em><em>模型</em> 概述 本教程使用<em>模型</em>库中的预<em>训练</em><em>模型</em>squeezenet 里分类我们自己的图片。我们需要提供要分类图片的路径或者URL信息作为输入。了解ImageNet对象代码可以帮助我们来验证我们的结果。对象代码只是<em>训练</em>过程中的整型数字标签来标识不同的分类,比如985标识daisy分类。注意,我们在这里使用squeezenet ,本教程也对运行预<em>训练</em><em>模型</em>提供通用方法。 如果...
Softmax,Label Smoothing原理与其NVCaffe实现
背景 对于多分类的任务,最后通常会连接一个全连接层作为分类器,输出每个类别预测出的confidence scores。这些scores会被softmax归一化为一个概率分布,表示每一个类别的预测概率。假设共有K个类别,对类i,网络输出的confidence score为ziz_izi​,那么softmax得到的输出为qi=softmax(zi)q_i = softmax(z_i)qi​=softm...
深度学习与人脸识别系列(3)__利用caffe训练深度学习模型
利用<em>caffe</em><em>训练</em>深度学习<em>模型</em>
非常好用的caffe训练模型合集
预<em>训练</em><em>模型</em>集合 <em>caffe</em> model zooGithub地址:https://github.com/SnailTyan/<em>caffe</em>-model-zoo 转自SnailTyan大佬: https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/79242342 Caffe有许多分类的预<em>训练</em><em>模型</em>及网络结构,我自己<em>训练</em>过的<em>模型</em>总结在Github上,基本上涵盖了...
caffe使用预训练模型finetune
首先明确预<em>训练</em>好的<em>模型</em>和自己的网络结构是有差异的,预<em>训练</em><em>模型</em>的参数如何跟自己的网络匹配的呢: 参考官网教程:http://<em>caffe</em>.berkeleyvision.org/gathered/examples/finetune_flickr_style.html --If we provide theweightsargument to the<em>caffe</em> traincommand, th...
深度学习(一)学会用CAFFE训练自己的模型
<em>训练</em><em>模型</em>
argmax或者argmin中正下方参数的编写
argmax或者argmin中正下方参数的编写在写论文中经常遇到优化问题,也就是在公式L(θ,θ′)L(\theta ,\theta ^{'})最小的条件下求θ\theta与θ′\theta ^{'}。写成公示类似图中的公式(2): 这就是argmax或者argmin问题。 那么如何解决呢? 首先添加 \DeclareMathOperator*{\argmin}{argmin}或者\De
caffe学习系列:训练自己的图片集(超详细教程)
学习的<em>caffe</em>的目的,不是简单的做几个练习,而是最终落实到自己的项目或科研中去。因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到<em>训练</em>和测试的整个流程。 一、数据的准备     有条件的同学,可以去ImageNet的官网点击打开链接,下载ImageNet图片来<em>训练</em>。但是我没有下载,因为我注册过程中一直出现bug。     我重新找了500张图片来代替,分为大巴车、恐龙、大象、鲜花和马
利用caffe-ssd训练物体检测模型
一.简介 1. 资源 code:https://github.com/weiliu89/<em>caffe</em>/tree/ssd paper:https://arxiv.org/abs/1512.02325 主要文件夹的用途 examples/ssd/,存放了<em>训练</em>,测试的脚本,是主要操作的脚本 data/,存放了<em>训练</em>、验证和测试所需的数据和代码 python/<em>caffe</em>/model_libs.py,存放了生
caffe模型训练全过程(一)脚本、数据准备与制作
1.首先建立工程文件夹 文件夹结构如下 |——project ├── create_imagenet.sh #生成lmdb文件的脚本 |——train_lmdb ├── data.mdb └── lock.mdb #存放输出的<em>训练</em>集lmdb文件 |——val_lmdb ├── data.md...
caffe ssd
https://github.com/weiliu89/<em>caffe</em>/tree/ssd   examples/ssd/ plot_detections.py score_ssd_coco.py score_ssd_pascal.py ssd_coco.py ssd_detect.cpp ssd_ilsvrc.py ssd_pascal.py ssd_pascal_orig.py ...
caffe——模型训练数据的过程
本文主要讲解<em>caffe</em>的整个使用流程,适用于初级入门<em>caffe</em>,通过学习本篇博文,理清项目<em>训练</em>、测试流程。初级教程,高手请绕道。 我们知道,在<em>caffe</em>编译完后,在<em>caffe</em>目录下会生成一个build目录,在build目录下有个tools,这个里面有个可执行文件<em>caffe</em>,如下图所示: 有了这个可执行文件我们就可以进行<em>模型</em>的<em>训练</em>,只需要学会调用这个可执行文件就可以了,这便是
caffe图像标签生成
参考:https://blog.csdn.net/u010417185/article/details/52119863(最详细)    代码:运行环境spyder,python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- &quot;&quot;&quot; Spyder Editor This is a temporary script file. &quot;&quot;&quot; #&amp;lt;pre class=&quot;python&quot;...
caffe训练自己的模型:全流程
最近做项目,将使用mobilenetv2 <em>caffe</em><em>模型</em>,从自己准备数据,到<em>训练</em>, 整体走了一遍流程。   1、图像预处理 融合了差不多10个年龄数据集,得到一个数量40万,1-60岁的数据集。 2、生成imdb文件 (1)使用python脚本,生成文件名和标签文件:train.txt,valid.txt和test.txt文件 (2)修改sh脚本,生成train和valid的imdb文...
深度学习Caffe 跑自己的数据时遇见的问题
是在<em>caffe</em>根目录运行的 而且prototxt里路径也改了 求解是什么原因
caffe 微调的过程遇到的问题
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caffe训练常见错误:
更多错误参见: http://www.cnblogs.com/maohai/p/6453417.html1.<em>训练</em>结果accuracy一直为零,loss一直为87.3365 1)标签问题:图像分类的标签要从0开始; 2)网络最后一层的num_output值要和标签的值域一致(表示分类个数) 3)bacth_size改大(保证一次测试(验证),batch_size*test_iter>=测试集图
[caffe使用]caffe使用中可能遇到的问题总结
h5py版本不匹配 只需要设置环境变量HDF5_DISABLE_VERSION_CHECK=2即可
caffe测试模型时遇到的问题
*** Aborted at 1512277255 (unix time) try "date -d @1512277255" if you are using GNU date *** PC: @     0x7f1596a63745 (unknown) *** SIGSEGV (@0x0) received by PID 15515 (TID 0x7f1598f087c0) from PI
Caffe运行过程中遇到的问题
一、问题如图问题描述:大概就是solver文件参数出现了问题,或者路径的问题。再次注意,路径中使用“/",不要用"\"解决办法,我把cifar10_quick_solver.prototxt和cifar10_quick_solver_prototxt直接复制过来,上述问题就不出现了,可以又出现问题二。如下:二、问题如图:问题描述:大概就是需要一直重新加载数据,所以我又去重新制作了一下数据集。还是这
caffe训练过程中出现的错误
前两天又在服务器上装了一遍<em>caffe</em>系统,遇到的错误。。。。真的想喷几口老血 决定将之后遇到的<em>caffe</em><em>训练</em>过程中的错误记录下来,防止一遍一遍又一遍的百度,1、 Check failed: top_shape[j] == bottom[i]-&amp;gt;shape(j) (1 vs. 2) All inputs must have the same shape, except at concat_axis.
caffe 训练模型 loss为很小的数字 且呈现周期性现象 的原因 (shuffle参数的作用)
最近在用<em>caffe</em><em>训练</em>自己的SSD<em>模型</em>,结果发现loss会跳到一个几乎为0的数字,然后又会跳出来,之后一直出现周期性的现象,如图: 找了很多的原因,没在网上找到相同的问题,倒是有人提到产生数据集要采用shuffle参数,我自己也知道这个参数,但是没太在意。最终发现在生成数据集的时候,只要加上shuffle参数就可以了。 后来自己也思考了一下原因,可能是没有shuffle的情况下,连续几...
解决Caffe训练过程中loss不变问题
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u010911921/article/details/71079367 原文地址:http://blog.csdn.net/u010911921/article/det...
caffe模型训练个人出错集锦
5、想把yolov3的<em>模型</em>转换为<em>caffe</em> 使用工具:pytorch-<em>caffe</em>-darknet-convert 注意事项: <em>caffe</em>中必须已经添加了 upsample_layer.cpp upsample_layer.cu upsample_layer.hpp message UpsampleParameter{ optional int32 scale = 1 [def...
faster-rcnn 之训练数据是如何准备的:imdb和roidb的产生
关于imdb和roidb的生成都是在函数train_rpn的中,所以我们从这个函数开始,逐个跟进看如何执行得到我们需要的imdb和roidb: def train_rpn(queue=None, imdb_name=None, init_model=None, solver=None, max_iters=None, cfg=None): """Tra
ResNet caffemodel 和 参数文件
ResNet-50-model.<em>caffe</em>model ResNet-101-model.<em>caffe</em>model ResNet-152-model.<em>caffe</em>model resnet-protofiles
matlab 测试 caffe model
由于实验需要,需要使用<em>caffe</em>进行<em>训练</em>和测试,所以发布出一个简单的测试<em>caffe</em> model的代码. (Made by BUAA wangxuehao) 可收藏,禁止转载哈 clc; clear all; close all; addpath(genpath('/usr/home/<em>caffe</em>-master/matlab/')); <em>caffe</em>.reset_all(); use_g...
caffe:用自己的图像数据训练模型
2016.4.6Alexweek 本文参考“学习笔记 3 用自己的数据<em>训练</em>和测试“CaffeNet(薛开宇)”和<em>caffe</em>官网。 1.数据准备 在<em>caffe</em>/data下新建目录myself,并在myself里又新建两个目录train、val。   注意:图片的格式必须为.jpeg格式 train存放<em>训练</em>用的数据源;该目录下又两个目录bird(70张图)、cat(70张图)
caffe入门】在之前的模型上继续训练的两种方法
在<em>caffe</em>中有两种需要继续<em>训练</em><em>模型</em>的情况: <em>训练</em>突然被中断需要从之前的状态继续<em>训练</em>             这种情况我们可以直接调用在中断前保存的solverstate文件就可以继续<em>训练</em>了,前提是要有记录的solverstate文件哦~ 具体执行情况如下:             之前的<em>训练</em>脚本 train.sh 如下: #!/usr/bin/env sh set -e TOOLS=...
caffe-SSD网络预训练模型
这是一个SSD网络的预<em>训练</em><em>模型</em>,在<em>训练</em>网络的时候你可能需要他
用自己的数据进行CaffeNet训练模型
win7环境下,用自己的数据进行CaffeNet<em>训练</em><em>模型</em>,亲测可行!
生成分类标签文件.txt
<em>caffe</em>对于<em>训练</em>数据格式,支持:lmdb、h5py……,其中lmdb数据格式常用于单标签数据,像分类等,经常使用lmdb的数据格式。对于回归等问题,或者多标签数据,一般使用h5py数据的格式。本文介绍两种生成<em>caffe</em>特定格式文件所需的标签文件train.txt和val.txt的方法。 1、用matlab语言编写 做的标签文件如下:(无打乱) image/Audi/00
openpose训练代码(一)
openpose<em>训练</em>代码(一): http://blog.csdn.net/u011956147/article/details/79292026 openpose<em>训练</em>代码(二):http://blog.csdn.net/u011956147/article/details/79292734 openspoe本身是很繁杂的,包含了人体姿态估计、手势估计、脸部关键点提取,还有3Dpose,是...
caffe利用训练好的模型进行实际测试
前面的博客介绍了如何生成多label的<em>训练</em>数据,也介绍了测试时对图片处理需要注意的点,这篇博客就来介绍如何利用<em>训练</em>好的<em>模型</em>进行实际测试 官方版demo import numpy as np import os import sys import cv2 <em>caffe</em>_root = 'your <em>caffe</em> root' sys.path.insert(0, <em>caffe</em>_root + '/...
caffecaffe在windows用训练好的模型对单张图片测试——【caffe学习三】
继上篇http://blog.csdn.net/qq_15947787/article/details/78428478<em>训练</em>完成后,需要对单张图片进行测试。 1.将D:\<em>caffe</em>\scripts\build\examples\cpp_classification\Release下生成的文件classification.exe复制到D:\<em>caffe</em>-train\tools下。 Usag
测试一个训练好的caffe模型
在学习<em>caffe</em>的过程中,<em>训练</em>了出了<em>模型</em>出来,出了当时的准确率和loss值,并没有看到给定输入看到真正的输出,这个时候需要测试一下<em>训练</em>出来的<em>模型</em>,实际查看一下效果,其中用到的配置文件和网络<em>模型</em>在<em>caffe</em>的目录下都有,自己测试自己的<em>模型</em>时需要修改为自己的*.prototxt和*.<em>caffe</em>model#!/usr/bin/env python #coding=utf-8 #因为需要sudo权限,只能...
caffe | 利用训练好的caffemodel进行测试
这是一个python脚本,用<em>训练</em>好的<em>caffe</em>model来测试图片,接下来直接上代码,里面有详细解释,大部分你要修改的只是路径,另外在这个脚本的基础上你可以根据自己的需要进行改动。需要的东西:<em>训练</em>好的<em>caffe</em>model,deploy.prototxt(可以从你的train.prototxt修改得到),可以用的<em>caffe</em>,待测试的图像(比如jpg)import sys <em>caffe</em>_root='/y...
caffe-ssd训练自己的数据集
上一篇文章记录了<em>caffe</em>-ssd安装过程中的坑和解决办法,https://blog.csdn.net/lukaslong/article/details/81390276 接下来分三部分,分别介绍如何用配置好的<em>caffe</em>-ssd<em>训练</em>VOC数据及自己的数据集 第一部分,<em>训练</em>VOC数据集 1. 预<em>训练</em><em>模型</em> <em>caffe</em>-ssd作者提供了预<em>训练</em><em>模型</em>,下载地址https://gist.github...
(超详细很完整)记录:巨坑的windows上caffe-ssd配置历程(CPU)
近几天心烦意乱,坑一个接着一个,不过最终还是成功跑完VOC数据集。事实证明<em>caffe</em>的配置让人烦躁。   P.S. 如果觉得有用欢迎赞我表扬我~   配置环境: Windows 7 vs2013 Anaconda2 Caffe-SSD-microsoft   [References]:  https://blog.csdn.net/gxb0505/article/details...
Caffe学习系列(八):Caffe-SSD及其轻量化模型
Caffe学习系列(八):轻量化<em>模型</em> YOLOv1、v2的<em>caffe</em>版本以及VGG-SSD、SqueezeNet-SSD、MobileNet-v1-SSD、MobileNet-v12-SSD、ShuffleNet-SSD具體實現
深度学习caffe平台--制作自己.lmdb格式数据集及分类标签文件
<em>caffe</em>对于<em>训练</em>数据格式,支持:lmdb、h5py……,其中lmdb数据格式常用于单标签数据,像分类等,经常使用lmdb的数据格式。对于回归等问题,或者多标签数据,一般使用h5py数据的格式。当然好像还有其它格式的数据可用,本文就主要针对lmdb数据格式的制作方法,进行简单讲解。 以一个简单的例子来介绍一下如何生成自己的图像集。主要分为两步: (1)生成标签文件列表,即生成
caffe自己的数据贴标签
要求 当使用自己的数据进行<em>训练</em>时,需要做到:1、数据的类别标号从0开始,中间要连续,即0,1,2...   2、数据集要打乱  3、列出对应图片名及其标签 生成对应的txt文件。对于这些要求 当数据很小时可以手动标记,制作一个txt文件,但是当数据很多时手动显然不合适。 实现 因此我想到之前学习mxnet时,mxnet提供了make_list.py(一个mxnet/tools/路径下)可以
caffe下为图像加标签,转换为可执行文件.lmdb格式
<em>caffe</em>对于<em>训练</em>数据格式,支持:lmdb、h5py……,其中lmdb数据格式常用于单标签数据,像分类等,经常使用lmdb的数据格式。对于回归等问题,或者多标签数据,一般使用h5py数据的格式。当然好像还有其它格式的数据可用,本文就主要针对lmdb数据格式的制作方法,进行简单讲解。 以一个简单的例子来介绍一下如何生成自己的图像集。 lmdb数据 lmdb用于单标签数据。为了简
[转]caffe下为图像加标签,转换为可执行文件.lmdb格式
转自http://blog.csdn.net/u010417185/article/details/52119863 <em>caffe</em>对于<em>训练</em>数据格式,支持:lmdb、h5py……,其中lmdb数据格式常用于单标签数据,像分类等,经常使用lmdb的数据格式。对于回归等问题,或者多标签数据,一般使用h5py数据的格式。当然好像还有其它格式的数据可用,本文就主要针对lmdb数据格式的制作方法,进行简单讲解。
深度学习,图片数据集生成标签文件列表,即.txt文件(lmdb文件格式)
在深度学习中的图片<em>训练</em>时,需要将图片生成标签文件列表,本次我是对于多分类问题,一共8个类别,python代码实现如下:#coding:utf-8 import os def IsSubString(SubStrList,Str):     flag=True     for substr in SubStrList:         if not(substr in Str):         ...
caffe----训练自己的图片caffenet模型
学习的<em>caffe</em>的目的,不是简单的做几个练习,而是最终落实到自己的项目或科研中去。因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到<em>训练</em>和测试的整个流程。 一、数据的准备     有条件的同学,可以去ImageNet的官网点击打开链接,下载ImageNet图片来<em>训练</em>。但是我没有下载,因为我注册过程中一直出现bug。     也可以去这个网盘(点击打开链接)下载图像数据,包括
caffe 通过model zoo 使用训练好的模型 finetune
<em>caffe</em> model zoo许多研究人员和工程师已经将Caffe<em>模型</em>用于各种架构和数据的不同任务: 这些<em>模型</em>被学习并应用于从简单回归到大规模视觉分类,到图像相似性的暹罗网络,语音和机器人应用的问题。 * 用于包装Caffe<em>模型</em>信息的标准格式。 * 从Github Gists上传/下载<em>模型</em>信息的工具,并下载受过<em>训练</em>的.<em>caffe</em>model二进制文件。 * 用于分享<em>模型</em>信息的中心wiki页面Gi
caffe相关环境版本
相关命令 uname -sa gcc -v g++ -v protoc –version cat /usr/local/cuda/version.txt nvidia-smi 1, 1)ubuntu 16.04 【Linux server243 4.10.0-42-generic #46~16.04.1-Ubuntu SMP Mon Dec 4 15:57:59 UTC 2017...
caffe人脸检测
基于python和alexnet<em>模型</em>实现的人脸检测 系统环境:ubuntu16.04 内核:4.15.0-29-generic 首先要配置好<em>caffe</em>的环境,<em>caffe</em>环境的搭建就不在这里说了 下面开始进入正题:正式实现人脸检测功能 1 创建工程目录 1.创建一个目录face_detect,用来存储此次工程项目,最好创建在/home目录下 2.在face_detec...
【Caffe】多标签训练、人脸属性多任务训练
前言 参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/22190532 细节有一些问题,我这里过一遍整个流程,涉及到的问题都会做讲解。包括部署问题,最后我也会讲讲。 文中涉及到的我用的代码都在这里:https://github.com/HandsomeHans/Face-Attributes-MultiTask-Classification 正文 去原作者github网站...
如何在matlab中调用caffe的函数实现网络的训练和测试?
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Caffe深度学习入门(3)——配置caffe-SSD详细步骤以及填坑笔记
主要参考 https://github.com/weiliu89/<em>caffe</em>/tree/ssd 获取SSD的代码,下载完成后有一个<em>caffe</em>文件夹 git clone https://github.com/weiliu89/<em>caffe</em>.git cd <em>caffe</em> git checkout ssd 进入下载好的<em>caffe</em>目录,复制配置文件 cd <em>caffe</em> cp Makefile.
Openpose的环境搭建及训练测试记录
一、openpose环境搭建 1、下载openpose git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git 可以根据上面的连接通过window下载也可以在ubuntu的teminal里输入上面的命令,但是最近国内的网络比较垃圾,自己也没有vpn因此还是下载下来保存在了百度网盘里,需要的在下面的连接自取。...
caffe开始训练自己的模型(转载并验证过)
学习<em>caffe</em>中踩了不少坑,这里我参考了此博主的文章,并体会到了如何<em>训练</em>自己的<em>模型</em>:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5083300.html 学习<em>caffe</em>的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中。因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到<em>训练</em>和测试<em>模型</em>的整个流程。 一、准备数据 有条件的同学,可以去imagenet...
深度学习:Caffe之经典模型详解与实战 完整版
针对Caffe和深度学习领域的初学者,《深度学习——Caffe之经典<em>模型</em>详解与实战》是一本不可多得的参考资料。《深度学习——Caffe之经典<em>模型</em>详解与实战》的内容既有易懂的理论背景,又有丰富的应用实践
caffe layer
看Caffe/wiki/Development,同时对照ArgMaxLayer来看!   layer的声明要写到: l  common_layers.hpp l  data_layers.hpp l  loss_layers.hpp l  neuron_layers.hpp l  vision_layers.hpp   要实现以下函数: l  LayerSetUp l  Re
tf.argmax()以及axis解析
用tensorflow做CNN_TEXT文本分类时,看到这个API,然后去官网查了一下,再看了一下别的资料,算是明白它的处理方式了。  首先,明确一点,tf.argmax可以认为就是np.argmax。tensorflow使用numpy实现的这个API。      简单的说,tf.argmax就是返回最大的那个数值所在的下标。      这个很好理解,只是tf.argmax()的参数让人有些迷惑,...
caffe学习笔记8-caffe网络层类型
<em>caffe</em>学习记录
caffe训练二分类问题:accuracy=0.5
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Caffe 中 solver.prototxt 和 train_test.prototxt 参数详解
A. solver.prototxt: net:<em>训练</em>预测的网络描述文件,train_test.prototxt test_initialization:取值为true或者false,默认为true,就是刚启动就进行测试,false的话不进行第一次的测试。 test_iter:在测试的时候,需要迭代的次数,即test_iter* batchsize(测试集的)&amp;gt;=测试集的大小,测...
windows下利用caffe训练自己的图像分类模型
1.通过自己的数据生成对应的数据标签,分为train和txt,第一列为图片路径     2. 生成lmdb文件 第一个路径为你图片保存的目录,第二个为第一步生成的txt保存的目录,第三个是生成的lmdb文件保存的目录 convert_imageset.exe  --shuffle   --resize_height=256   --resize_width=256  C:/Users/ja...
resnet-50 caffe训练模型
<em>caffe</em> resnet-50 预<em>训练</em>的<em>模型</em> 用于进行<em>caffe</em>的finetune
Caffe学习3-使用预训练模型finetuning
该篇陈述了在采用imagenet大数据集合上使用<em>caffe</em>net预<em>训练</em>得到<em>caffe</em>model,然后应用该<em>caffe</em>model进一步fintuning图像风格数据库style。下面为主要步骤:#采用别人的预<em>训练</em><em>模型</em>,在自己的数据库上进行微调(fine-tunning) #fine-tune是应用别人在大数据集合上<em>训练</em>到一定程度的<em>caffe</em>model,在这进行微调。这比随机化参数要好,因为该<em>模型</em>可能已
argmax用法
import numpy as np a = np.array([[1, 5, 5, 2], [9, 6, 2, 8], [3, 7, 9, 1]]) print(np.argmax(a, axis=0))#输出每列最大元素所在下标 print(np.argmax(a, axis=1))#输出每行最大元素所在下标 ...
caffe-MobileNet-ssd环境搭建及训练自己的数据集模型
<em>caffe</em>-MobileNet-ssd环境搭建及<em>训练</em>自己的数据集<em>模型</em> ************************************************************************************************************** 一、Ubuntu16.04环境设置 ①在Ubuntu中首先设置更新源,选择中国服务器中的a
tensorflow——openpose代码和原理分析
 做openpose已经做了两个月了,精度和速度都还没有提上去,但是还是要总结一下。 人体姿态估计(pose estimation)的目标    实时地对图片中每个人的姿态进行精准的估计。总结起来,就是实时的多人姿态精准估计 现状     实时的算法精度不高,精度高的算法慢的要死。     openpose——比较快,比较准      cpn——慢,准(pass,在实际场景中,慢等于没...
Caffe应用训练模型进行分类
大家好,我刚开始学习<em>caffe</em>,在用c++进行预测时有个错误一直搞不定 我先后用了<em>caffe</em>-master/examples/cpp_classification和https://github.com
caffe】基于caffe的分类模型训练及人脸识别应用
0、概述主要介绍用<em>caffe</em><em>训练</em>分类<em>模型</em>的方法,你要做的事情有:1)配置好<em>caffe</em>2)根据博客https://www.2cto.com/kf/201704/623027.html跟着做一遍你就能上手用<em>caffe</em><em>训练</em><em>模型</em>了3)这篇文章和2)不同的两个地方,一是我用自己的方式总结一下要用到哪些文件,每个文件的作用是什么,二是介绍如何基于现有的<em>模型</em>去做finetune。1、各个文件的作用(配合文件my...
batch_size对深度学习的影响
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准&gt;&gt;&gt; ...
自己定义CNN网络模型并使用caffe训练
<em>caffe</em>自带的例子中对mnist手写体数字<em>训练</em>使用的卷积神经网络是在lenet_train_test.prototxt中定义的,隐含层包含了2个卷积层,2个池化层,2个全连接层,1个激活函数层。网络结构如下: 这里尝试修改一下lenet_train_test.prototxt文件,减少或增加一组卷积层和池化层,对比一下各自的<em>训练</em>精度和损失。 1
Caffe 实现多标签分类
最近在用Caffe做验证码识别时,发现没有用Tensorflow简单(tensorflow中可以用one-hot, 参考我的另一篇blog:  http://blog.csdn.net/sushiqian/article/details/78305340 ),需要修改Caffe的源码,做完后,觉得也不复杂。 1. 首先,就是修改源码了,本文介绍的方法是修改ImageDataLayer,修改下面的
使用已训练好的caffe模型的步骤
如何使用生成的<em>模型</em>,可能是在<em>训练</em>好<em>模型</em>之后,需要考虑的问题。实际上,<em>caffe</em>是存在两种接口来进行调用<em>模型</em>:1种是基于python的,另一种则是基于c++的。我个人是倾向于使用python接口,因为: 谚语:人生苦短,我用python 最近刚好做了一个项目,同时开发了两种接口,所以也刚好来进行两者的比对。0 前言做任何事情之前,最好功利的问一问,做这件事情的目的是什么?如果你是一个如饥似渴的程序
caffe使用预训练模型进行finetune--caffe学习(1)
首先明确预<em>训练</em>好的<em>模型</em>和自己的网络结构是有差异的,预<em>训练</em><em>模型</em>的参数如何跟自己的网络匹配的呢:参考官网教程:http://<em>caffe</em>.berkeleyvision.org/gathered/examples/finetune_flickr_style.html–If we provide the weights argument to the <em>caffe</em> train command, the pret
Openpose15个点的一个json数据文件(其中包含三人的数据仅含pose)
近期在电脑上搭建了openpose环境,为更深入地了解学习openpose,通过解析openpose输出的json数据进行进一步分析整合,可有更多的收获
openpose使用记录
环境时ubutnu 16.04 为了下载openpose快一些,安装ss sudo apt install libsodium-dev pip install git+https://github.com/shadowsocks/shadowsocks.git@master sslocal -c config.json 在CPU_ONLY的状态下,测试 ./build/examples/...
深度学习Caffe实战笔记(8)模型参数详解(补充)
上一篇博客介绍了如何修改网络结构,修改网络结构的前提是要知道<em>模型</em>的参数都是干什么的,所以想来先去,觉得还是补充一个博客把网络协议的参数做一个简单的说明:name: "LeNet" #网络名称 layer { #定义一个层 name: "mnist" #层的名称 type: "Data" #层类型 top: "data" #输出,有两个,d
caffe-ssd编译、训练、测试全过程(最后有彩蛋)
大家好,终于把SSD整通了,现在我把整个过程搭建给你们讲讲。 <em>caffe</em>_ssd多目标检查效果还是非常好的,在线测试,FPS在20左右。我的<em>训练</em>的还是官方的数据集,其实我们可通过做自己的数据集得到预测<em>模型</em>也是可以的。 一、SSD编译 https://github.com/weiliu89/<em>caffe</em>.git git checkout ssd 跟编译<em>caffe</em> 是一样的,进入到caff
Caffe-SSD(single-shot-multibox)在Windows平台下的配置(CPU和GPU)与训练记录
1在windows上面<em>训练</em>和测试ssd的方法很少,而且配置也相当之麻烦,搞了几天才调试成功。现在写一下过程分享到博客上,顺便也可以作为今后再次安装的参考。我的配置环境: windows: 10 cuda: 8.0 <em>caffe</em>: <em>caffe</em>-ssd-microsoft python: 2.7.13 Caffe-SSD的编
使用caffe训练好的模型进行分类
最近在玩这个东西,按照网上的教程一步步的完成网络<em>训练</em>,但是却不知道该怎么使用。百度了一下还是没有确实连接的样子。可能这种问题实在太低级了哈。几乎可以说在官网上面有详细的说明。只是刚开始接触这个没有仔细看完吧。 首先关于适用<em>caffe</em> image-net如何<em>训练</em>的官方教程在: http://<em>caffe</em>.berkeleyvision.org/gathered/examples/imagenet
caffe训练自己的模型步骤
1.准备数据 创建目录mkdir mydata,mkdir mydata/train,mkdir mydata/val,在train下放<em>训练</em>数据,在val下放验证数据。 生成train.txt、val.txt、test.txt 1.1生成val.txt:find  -name *.png |grep -v train | cut -d/ -f3>val.txt 1.2生成t
dojo-src-1.5 1.6 part3下载
dojo-src-1.5 1.6 part3 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/sliversuopbook/3019827?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/sliversuopbook/3019827?utm_source=bbsseo[/url]
程序功能为外部8个高电平有效的中断触发源共用外部中断0作为中断触发端口下载
程序功能为外部8个高电平有效的中断触发源共用外部中断0作为中断触发端口,通过P2口查询中断号,进入相应的中断服务程序,根据中断查询结果对有效的中断请求进行处理,优先顺序为P2.0~P2.7联接的相应中断源。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zhangmingshou/3102216?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zhangmingshou/3102216?utm_source=bbsseo[/url]
大势至usb管理软件 2.2下载
可禁用360随身身WIFI 管理USB接口 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/qq_14905199/7247531?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/qq_14905199/7247531?utm_source=bbsseo[/url]
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