Linux环境caffe架构对测试集做预测,detected in HDF5 (1.8.11) threadc错误 [问题点数:40分]

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使用训练好的caffemodel,对测试图像做自动分类预测
      笔者硕士阶段论文研究方向为:基于卷积神经网络的绘画图像分类研究, 需要使用训练好的<em>caffe</em>model,对测试绘画图像进行分类和<em>预测</em>其类别。      本测试程序依赖python版本的<em>caffe</em>,需要将binaryproto格式均值文件转化为npy格式均值文件,代码如下:#coding=utf-8nnimport sysnsys.path.append(&quot;D:\\Anaconda2\\...
DL开源框架Caffe | 用训练好的模型对数据进行预测
识别模型与目标检测模型,如何用训练好的模型对数据进行<em>预测</em>
caffe训练自己的图片进行分类预测
搭建好<em>caffe</em><em>环境</em>后,就需要用自己的图片进行分类<em>预测</em>,主要步骤如下,主要参照http://www.cnblogs.com/denny402/p/5083300.html,感谢博主: n1、数据准备,下载待训练的图片集,共5类400张,<em>测试集</em>100张,目录分别为data\re\train,data\re\val,新建test.txt、val.txt。2、转换数据为lmdb,复制create_imag
caffe多标签装hdf5接口
#includen#includen#includen#include "H5Cpp.h"n#include "<em>hdf5</em>.h"n#include "<em>hdf5</em>_hl.h"n#includen#includen#include // NOLINT(readability/st
Caffe中使用HDF5制作多标签数据
在Caffe中,如果使用LMDB数据格式的话,默认是只支持“图像+整数单标签”这种形式的数据的。如果训练网络需要一些其他形式的数据或标签(如浮点数据,多标签等等),可以将其制作成HDF5格式。PS:HDF5数据格式比较灵活,但缺点是占用空间较大。笔者曾经试着把229多张512x512的图像制作成一个HDF5文件,可以有1.4G. 因此建议图像文件的话,最好还是用LMDB格式,快速且节省空间;在网络定
caffe】mnist数据集lenet训练与测试
本篇主要介绍mnist数据集格式的转换,并测试Caffe的训练和检测效果。
生成hdf5文件用于多标签训练
生成<em>hdf5</em>文件用于多标签训练
caffe hdf5 数据层数据生成
使用的是python里面带的h5py这个库, n使用方式是通过hy.File(filename,mode)读取<em>hdf5</em>或者写入<em>hdf5</em>。 n输入存入的方式是通过字典赋值的方式进行的。import h5py as hynimport numpy as npnimport cv2nwidth=100nheight=224nfid=open('/home/yang/Desktop/all.txt')nli
在纯净的linux中配置安装caffe直到可以训练和测试自己的数据集(1/2)
Bug有个意思是臭虫,看见程序中的<em>错误</em>可能就和看见臭虫一样的感受吧,不得不佩服人类的创造力。n这一段时间大概拖了几周到现在终于配置完成了,写这篇blog纯属为了记录自己的过程。由于<em>caffe</em>总是升级导致好多教程都是针对不同版本的,总是会导致无效,而我用的是https://github.com/BVLC/<em>caffe</em>,blvc <em>caffe</em>n         在使用<em>caffe</em>前你自己的电脑上得有一些
使用caffe的HDF5数据完成回归任务
一直在研究怎么用<em>caffe</em>做行人检测相关的问题。大部分关于<em>caffe</em>的教程都是介绍如何用<em>caffe</em>解决分类问题,对于用<em>caffe</em>做回归或者检测相关问题的资料非常少。经过一段时间的摸索,发现可以通过制作HDF5数据来解决回归的问题。这里记录一下这个过程。n    有很多现成的用来做检测的模型,比如faster-rcnn,他们都是自定义新的层来实现检测任务。自定义<em>caffe</em>层需要对<em>caffe</em>的框架结
caffe入门应用方法(四)--制作hdf5数据源
n n n 有些时候,我们的输入不是标准的图像,而是其它一些格式,比如:频谱图、特征向量等等,这种情况下LMDB、Leveldb以及ImageData layer等就不好使了,这时候我们就需要一个新的输入接口——HDF5Data.n本文主要介绍一种应用python <em>hdf5</em>软件库制作<em>hdf5</em>数据源的方法.n代码示例nimport h5pynimport osnimpo...
caffe hdf5数据进行多标签数据训练与测试
利用Caffe进行多标签影像数据训练时,主要有两种方法:nn1. 对<em>caffe</em>源码进行修改,修改convert_imageset.cpp文件支持多标签,具体步骤可以参考https://www.jianshu.com/p/fdf7c599ab9dnn2. 利用HDF5数据和Slice层进行多标签数据训练,本文主要介绍本方法。nn制造<em>hdf5</em>数据n        首先将图像数据和标签保存到TXT文件中...
caffe输出分类训练时验证集识别错误的样本
本文以mnist以及lenet为例1.将测试<em>错误</em>样本打印出来当运行测试时,最后的输出层为AccuracyLayer层。AccuracyLayer对前一层全连接层ip2的10个神经元输出结果进行排序,然后将最大值所对应的神经元序号与标签label进行比较,相等则判定<em>预测</em>正确;否则判定<em>预测</em><em>错误</em>。所以,首先对accuracy_layer函数进行功能添加,打开src/<em>caffe</em>/layers/accura...
利用caffe训练好的模型进行测试
在<em>caffe</em>训练的过程中,我们利用验证集来测试,可以大概了解模型的准确率。n本文讲解的是,对于<em>caffe</em>训练好的模型进行<em>预测</em>,得出准确率。n主要需要一下几个文件:nnn其中log文件夹保存的是测试结果n        snapshot_iter_50000.<em>caffe</em>model.h5: 为需要测试的<em>caffe</em>模型n        test.sh: 为测试程序n       trai
caffe学习(五):cifar-10数据集训练及测试(Ubuntu)
简介CIFAR-10数据集包括由10个类别的事物,每个事物各有6000张彩色图像,每张图片的大小是32*32。 n整个数据集被分成了5个训练集和1个<em>测试集</em>,各有10000张图片,即50000张图片用于训练,10000张图片用于测试(交叉验证)。 n n网站链接:CIFAR-10下载数据注意:默认用$CAFFE_ROOT表示<em>caffe</em>的根目录。 n输入指令:cd $CAFFE_ROOTn./data/
hdf5-1.8.11.tar.gz
<em>hdf5</em>,安装netcdf所需安装的包之一,版本为<em>1.8.11</em>,适用于<em>linux</em>64位系统(32位未知)
我的AI之路(12)--如何配置Caffe使用GPU计算并解决编译中出现的若干错误
前面说过(安装Anaconda3 和Caffe),在github上下载Caffe源码后,安装以下依赖包:nndnf install autoconf automakenndnf install protobuf-devel boost-devel openblas-devel opencv-devel leveldb-devel lmdb-devel <em>hdf5</em>-devel gflags-devel...
搭建caffe环境时“error: hdf5.h”找不到的解决方法
搭建<em>caffe</em><em>环境</em>时,在最后进行 ”$make all” 操作时,报错找不到 “<em>hdf5</em>.h”,找了半天原因,是因为在安装 “<em>hdf5</em>” 的时候使用的指令是n“$ sudo apt-get lib<em>hdf5</em>-serial-devn”n所以相应的需要更改"Makefile.config"文件中的包含目录nctrl+f 找到INCLUDE_DIRSn:= n$(PYTHON_INCLUDE)
利用caffemodel进行mnist分类测试时出现的问题
第一个问题参考这个网站,出现的问题是一样的,解决方法就是1楼的回复者,若输入的图像是黑白图像去掉那行代码就ok.nnhttp://www.<em>caffe</em>cn.cn/?/question/357
安装caffe过程中遇到的hdf5问题
每次sudo make all时都会出现这样的问题:nnCXX src/<em>caffe</em>/solver.cppnIn file included from src/<em>caffe</em>/solver.cpp:9:0:n./include/<em>caffe</em>/util/<em>hdf5</em>.hpp:6:18: fatal error: <em>hdf5</em>.h: 没有那个文件或目录ncompilation terminated.nMakefile...
最新caffe HDF5Data 安装包 hdf5-1.10.5-Std-win7_64-vs14
最新<em>caffe</em> HDF5Data 安装包 <em>hdf5</em>-1.10.5-Std-win7_64-vs14
caffe学习笔记:mnist数据集的训练和测试
最近一直在研究<em>linux</em>下的<em>caffe</em>,记录下自己在学习过程的一些步骤。1、准备数据和训练1、准备数据,在<em>caffe</em>的根目录下依次执行以下2个命令:./data/mnist/get_mnist.sh ##获取mnist数据集n./examples/mnist/create_mnist.sh ##创建lmdb或者而是levedb文件运行上面的2个指令后,在./examples/mnist文件夹下
caffe做mnist错误识别样本输出的过程记录
参考博客:Caffe可视化MNIST<em>错误</em>识别样本 n果然太小白啊,瞎折腾琢磨,出来结果貌似还不对,反正大概流程是搞懂了 n1.首先对accuracy_layer函数进行功能添加,打开ysrc/<em>caffe</em>/layers/accuracy_layer.cpp文件,在第88行添加如下代码段: elsen {n // <em>预测</em><em>错误</em> ,此处else为添加的打印<em>错误</em>样本的代码
caffe训练模型后,使用模型测试的分类结果全部都是相同的
从训练的输出可以看出,accuracy非常低,loss一直不收敛,所以使用这个训练出来的模型的分类结果都一样,因为训练过程中,机器根本没有学到东西~~rn两种原因:rn1、网络结构参数不对或者缺少   2、数据量太少rn我使用了相同的网络去训练不同量的数据,10000+数据迭代10000次的效果好了很多,5000的数据量迭代4000次就没学到东西~
caffe测试同样的测试集,单次测试结果为同一类,并且每次测试结果不同
情况说明rn1.我用GoogLeNet网络训练一个二分类任务,在第一次测试的时候发现所有的0全都判成了1,所有的1全都判成了0,感觉这种情况也太扯了,是不是在测试代码classification.cpp中最后保存判断出错图像的代码写错了,然后开始进行检查,发现并没有错,读取<em>测试集</em>中的0文件夹时,保存的是测试结果为0的结果,读取<em>测试集</em>中的1文件夹时,保存的是测试结果为1的结果。rn2.后来第二天又进行了...
caffe---利用自己的手写数字进行测试
准备若干张手写数字用画图工具,画出28X28的数字 n利用OpenCV进行图片预处理/*将图片转换成归一化的灰度图,这个程序只能一张一张处理,后面会写一个批处理的程序n*注意,opencv的图像都要放在在项目目录下*/n#include "opencv2/objdetect.hpp"n#include "opencv2/videoio.hpp"n#include "opencv2/highgui.h
caffe中HDF5层及数据生成
HDF 文件结构包括一个file id(文件号)、至少一个 data descriptor (数据描述符)、没有或多个 data element(数据内容)数据内容。nnnfile id (文件号)是一个 32 比特的值,最多占用 HDF 文件的头4 个字节。通过读取这个值,应用程序就知道此文件是否是一个HDF 文件nnData descriptor block(数据块描述符)包含一个数
caffe HDF5Data 层使用及数据生成
有些时候,我们的输入不是标准的图像,而是其它一些格式,比如:频谱图、特征向量等等,这种情况下LMDB、Leveldb以及ImageData layer等就不好使了,这时候我们就需要一个新的输入接口——HDF5Data. (1) 在Matlab中生成HDF5文件这里直接以例子的形式说明如何生成:问题:输入data是512*1的矢量,共1000个样本,label是标量。代码如下:% 创建HDF5文件,包
caffe 做回归 (上)
本文实现了用<em>caffe</em>来做回归任务,涉及到源代码的修改。
caffe 编译中出现的错误——fatal error: hdf5.h: 没有那个文件或目录
Makefile.config/home/sbd/project/pvanet/pva-faster-rcnn/<em>caffe</em>-fast-rcnn解决方式:INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/<em>hdf5</em>/serial/LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /...
caffe-Windows】以mnist为例的hdf5单标签处理——matlab实现
前言主要是想尝试看一下多标签的<em>caffe</em>是如何进行输入输出的,但是目前还未找到基于原始<em>caffe</em>做多标签输入的代码,大部分都是基于源码做了一部分修改实现多标签分类,<em>caffe</em>官网倒是有一个多标签的Python程序,这个我慢慢研究研究,此篇博客先看看单标签的数据格式制作与训练,以<em>hdf5</em>和mnist数据集为例吧【注】使用<em>hdf5</em>的好处有三个:①相对于前面制作的lmdb和leveldb数据集,用conv
hdf5-1.10.4
HDF5是一种全新的分层数据格式产品,由数据格式规范和支持库实现组成。HDF5旨在解决较旧的HDF产品的一些限制,满足现代系统和应用需求。最新<em>hdf5</em>-1.10.4,在安装<em>caffe</em>时可能会用到。
caffe训练及预测详细教程
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,再到训练和测试的整个流程。
Ubuntu16.4系统下为Python配置caffe环境
虽然即将变为博一新生,但是小编我是深度学习的初学者,前几天刚弄好tensorflow的<em>环境</em>,还没等熟悉够呢,又让弄<em>caffe</em><em>环境</em>。想想当时弄tensorflow的痛,实在不想弄,可是没法呀,身不由己。还好今天三个小时搞定。本文是参考以下三篇博文搞定的,所以有好多步骤我做了但是不知道对不对,感觉没有用的我就没有写,如果有人没有正确安装的,可自行观看这三篇博文:nhttp://blog.csdn.n
caffe过程中的错误(二)
1、安装anacondan先到https://www.continuum.io/downloads 下载anaconda,n现在的版本有python2.7版本和python3.5版本,下载好对应版本、对应系统的anacondan下载成功后,在终端执行(2.7版本):n# bash Anaconda2-2.4.1-Linux-x86_64.shn或者3.5 版本:n# bash Anac
训练集、测试集、校验集
之前做图像分类,只是用到了训练集和<em>测试集</em>,然后看到了校验集(validation set)的时候整个人都不好。n(一)n下面给出三个集合的定义nnnTraining set is a subset of the dataset used to build predictive models.nValidation set is a subset of the dataset used
caffe中lmdb和hdf5读取时的总结
HDF5nnnn写入<em>hdf5</em>  store2<em>hdf5</em>nnnnnnnnnn读取<em>hdf5</em>  nH5LT: HDF5 Litennnn直接以N*C*H*W写入<em>hdf5</em>nnnN*C*H*W(H nnnnLMDB
hdf5文件读取和写入
filename='F:\train.h5';n h5disp(filename);
使用Python制作Caffe的数据源hdf5
把所要进行回归的Caffe图像放在/home/pcb/<em>caffe</em>/examples/Caffe_DataMaker_hdh5文件夹的image文件夹中,然后有一个 n<em>hdf5</em>.txt,文档中的第一列为图像的名称,后面的是图像5个特征的位置(这里的5个特征只是举个栗子,或许有别的把,只是这个txt怎么生成还不知道,如果图像多的话肯定要写程序的,后面会继续更新的!),具体如下图所示: n n然后生成h...
caffe用python加载数据,包含各类数据类型(LMDB,image,HDF5等共五种全部格式))--caffe学习(3)
<em>caffe</em>的数据层是网络的第一层,也就是data层,今天我们就先介绍一下数据层。 n数据层是每个模型的最底层,是模型的入口,不仅提供数据的输入,也提供数据从Blobs转换成别的格式进行保存输出。通常数据的预处理(如减去均值, 放大缩小, 裁剪和镜像等),也在这一层设置参数实现。 n数据来源可以来自高效的数据库(如LevelDB和LMDB),也可以直接来自于内存。如果不是很注重效率的话,数据也可来自磁
caffe1——图像转换成lmdb(ldeveldb)、hdf5文件
lmdbn<em>hdf5</em>lmdb<em>caffe</em>中经常使用的数据类型是lmdb或者leveldb。在<em>caffe</em>的tools文件夹下,提供了这样一个文件:conver_imageset.cpp,编译后,生成的可执行文件convert_imageset放在build/tools/下,这个文件的作用就是用于将原始图像转换成lmdb或者leveldb文件。转换命令需要提供图像文件列表清单,一般为.txt文件,每行为[p
Ubuntu 15.04配置Caffe(cpu)_我遇到的坑
作为一个不怎么用ubuntu的人,为了跑机器学习实验,还是尝试配置下<em>caffe</em><em>环境</em>。 n本来觉得按着不同博客的教程,总能一步一步配好,结果遇到一步一步的难题,总共用了两天才编译通过,所以借此把流程跟坑都记录下来,以便后面慢慢熟练!!!第一步 下载<em>caffe</em>首先从github上下载好<em>caffe</em>库:https://github.com/BVLC/<em>caffe</em>,解压,得到这些东西 n在终端上打开你下的文件
用Python将多标签数据存入caffe使用的HDF5&LMDB格式
最近在进行多标签的数据转换,发现直接使用<em>caffe</em>自带的convert_image不是很方面,就收集了一下用python的处理方法。现整理以备以后查用。n使用时发现,用python写入lmdb有个问题,如果事先无法知道数据的大小,那么分配的存储空间map_size就不好确定(默认是10M),且不会自动随写入数据的实际大小而调整,所以还是HDF5好处理一下,虽然在<em>caffe</em>中是提倡使用lmdb。
Ubuntu下Caffe二分类实战
Caffe实战nn看完本片博客,您将可能能够达到以下目的nnn能够对Shell编程以及<em>caffe</em>框架有着更深刻的理解n能够独自对自己的数据集进行二分类训练n通过自己的掌握程度,将代码从二分类更改成N分类问题nnnnn源码下载地址 nnnn文件结构及概览nn在项目文件中,我们主要需要关心的是下面目录结构中的文件,并理解其中在项目中整体的作用nnprojectn│ README.mdn│ ru...
caffe生成标签文件均值
参考博客https://blog.csdn.net/pangyunsheng/article/details/79434300rn一、数据集介绍 在本实验中我采用的数据集是fer2013人脸表情数据集。fer2013,即Kaggle facial expression recognition challenge dataset,是目前较大的人脸表情识别公开数据库。 该数据库共包含3588...
深度学习caffe框架笔记 3 (HDF5数据源制作、训练命令参数、自定义层)
<em>caffe</em>多lable问题。nn适用HDF5shuj数据源。示例:检测人脸眼、鼻位置。nnnntype : 须设定HDF5Datannsource : 指定HDF5数据源。nn文件夹中:nnnnimage文件夹中格式:nnnnlabel数据文件:nnnn格式: 图片名+数据(空格隔开)nnHDF5数据源制nnnimport h5pyn#库导入,ubuntu默认安装nimport osnimport...
caffe编译的路径问题
在编译<em>caffe</em>的时候,可能会出现各种找不到文件的情况。这种情况的一种解决方式是改变Makefile.config中的路径。n比如,在编译<em>caffe</em>的时候提醒找不到<em>hdf5</em>.h或者<em>hdf5</em>_hl.h , 这时使用命令sudo find / -name <em>hdf5</em>.h 和 nnsudo find / -name <em>hdf5</em>_hl.h , 找到相应的路径之后,把路径加到Makefile.config
MatCaffe的mex文件出现的问题
编译好mex文件,用matlab调用时出现以下几个<em>错误</em>:rn1、少了cuda动态库:显示无法找到模块;rn2、少了<em>hdf5</em>: 显示不是有效的win32程序;rn3、少了glog:显示无法找到程序;
Faster R-cnn 或Caffe hdf5库目录找不到解决办法
使用JETSON TX1安装Caffe和Faster R-cnn,编译make all的时候遇到了<em>hdf5</em>库找不到的<em>错误</em>,<em>错误</em>如下:n./include/<em>caffe</em>/util/<em>hdf5</em>.hpp:6:18: fatal error: <em>hdf5</em>.h: No such file or directoryncompilation terminated.
caffe入门:用生成的模型进行预测(mnist为例)
1、deploy.prototxtnn    首先是deploy.prototxt文件的生成, deploy.prototxt文件和train.prototxt相似,区别在于第一层的输入数据层被删除,然后添加一个数据维度的描述。同时,移除了最后的”loss”和”accurary”层,加入”prob”层,也就是一个Softmax概率层。nn(1)第一层数据维度描述如下:nnninput:&quot;data&quot;...
caffe 利用Python API做分类预测,以及特征的可视化
这里的代码位于 $<em>caffe</em>-root/examples 下,文件名称为00-classification.ipynb,可以在自己的电脑下用jupyter跑一下,加深记忆。n导入相关的库# set up Python environment: numpy for numerical routines, and matplotlib for plottingnimport numpy as npnim
caffe学习笔记6--多labelHDF5制作
要想使用HDF5数据源n需要在layer.prototxt中引入一个layernlayer{nname:“data”ntype:“HDF5Data”ntop:datantop:labeln<em>hdf5</em>_data_param{nsource:“trainlist.txt”#通过Python制作得到的list文件,里面的内容为数据集的路径nbatch_size:10n}n}n<em>hdf5</em>.txt文件内容:n多...
怎么使用 Caffe 进行 LetNet-5 的训练和预测
在 LeNet5的深入解析 我们已经对 LetNet-5 网络结构做出了详细的描述,接下来我们将深入分析 Caffe 中怎么使用 LetNet-5 的这个模型进行<em>预测</em>。 nCaffe 中关于 LetNet-5 的实现文件主要存放于 nhttps://github.com/BVLC/<em>caffe</em>/tree/master/examples/mnist第一步是进行 Caffe 的安装接着看看在 Caffe
ubuntu16.04安装caffe以及各种问题汇总
本文参考了: nhttps://github.com/BVLC/<em>caffe</em>/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide nhttps://gist.github.com/wangruohui/679b05fcd1466bb0937f#file-<em>caffe</em>-ubuntu-15-10-md nhttp://blog.csdn.net/g0m3e/artic
Caffe学习笔记(七):使用训练好的model做预测(mnist)
转载请注明作者和出处: http://blog.csdn.net/c406495762 nPython版本: Python2.7 n运行平台: Ubuntu14.04
Caffe训练和测试自己的数据集
学习<em>caffe</em>后跑了自带的例子是不是感觉很不过瘾,学习<em>caffe</em>的目的不是简单做几个练习,而是要用到自己的实际项目或者科研中,所以本文介绍如何从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程。
python制作caffe训练人脸关键点的HDF5_DATA代码
1. 参考博客nn    通过修改<em>caffe</em>源代码来生成多标签训练数据的方式:nn    https://blog.csdn.net/wwww1244/article/details/81034045nn    https://blog.csdn.net/qq295456059/article/details/53142574nn    通过python直接生成多标签训练数据<em>hdf5</em>的方式:nn ...
caffe测试集分类类别完全一样,得分也一样
今天训练了SE-ResNet,任务是二分类。rn训练rn训练完成后的loss曲线为:rnrnrn有曲线图可知,train_loss整体都在0.207左右,test_loss整体都在0.68-0.695之间。这样的loss曲线可以证明没有训好,根本没有学到东西(这是训的什么玩意儿!!!),这个特征感觉应该是那部分出错了,不过目前我还没有发现,发现后再更新原因及解决方案。。。。。。rn测试rn这里重点说一下测试的现...
Windows Caffe 学习笔记(一)训练和测试CIFAR-10数据集
0.CIFAR-10数据集nCIFAR-10数据集由10个种类的60000张32*32的彩色图片组成,每类图片6000张。50000张训练图片和10000张测试图片。nn1.准备数据集n从CIFAR-10官网下载binary格式的数据集,进行处理:1.转换为LEVELDB格式。2.求图像数据的均值。(具体记录在上一篇博客中,不再赘述)n2.模型nCIFAR-10模型是一个CNN模型:由
CAFFE训练集与测试集的生成
用于根据图片库生成文件列表和分类,具体自己领会
深度学习文章5:使用caffe对自己的图像数据进行训练并测试
使用<em>caffe</em>对自己的图像数据进行训练并测试n 之前实践的一些步骤诸如数据集的准备、数据集的转换等过程都是为了训练我们所需要的模型进行铺垫,我们学习<em>caffe</em>的核心目的是使用<em>caffe</em>对我们自己的数据集进行训练,得到较好的模型,并通过模型对新的数据进行分析,这样才能较好的使用<em>caffe</em>分析实际项目并应用到实际领域。n1.将自己的数据集转换为<em>caffe</em>需要的db文件请参照博主之前的博文深度学习文章3
GOTURN安装与配置以及问题汇总
今天看到了Learning to Track at 100 FPS with Deep Regression Networks这篇文章的速度很高,特此跑一下作者的代码。n安装过程:n安装各项依赖:n安装CMake:sudo apt-get install cmaken安装<em>caffe</em>,并且用cmake编译<em>caffe</em>,这个就不说了,教程很多,值得一提的是用cmake编译<em>caffe</em>,可以参考http://
在centos7上配置caffe所遇到的一些问题
之前在ubuntu上配置过一次<em>caffe</em>,还算顺利,但是那是一台普通的台式机,并不能担负起跑数据的重担,于是换到一台服务器上n服务器上的系统是centos,之前没接触过centos,因此不知道该系统的可怕,后来在知乎上看到有人说centos装<em>caffe</em>就是个坑,现在算是真正体会到了n比较麻烦的应该就是装各种依赖项了把,在ubuntu上直接sudo apt-get install搞定,但在cen
RedHat6.5+Cuda+caffe非root权限安装依赖包过程详解
前言:n继上一篇 http://blog.csdn.net/qq_26293147/article/details/67632528n在ubuntu14.04下用sudo install安装了大部分<em>caffe</em>的依赖包后,本篇blog记录了在服务器(RedHat6.5系统)下使用非root权限(无yum install) 下载好所有依赖包的源码进行 configure/make/make ins
caffe+python 使用训练好的VGG16模型 对 单张图片进行分类,输出置信度
网上看了一堆都是图片转lmdb格式,然后测试总的准确率,我想测试每张图片的top1,top2以及对应置信度是多少,摸索了一下午+一晚上终于搞定,期间遇到不少坑!!!同时感谢实验室博士师兄一块帮我找bug说明:数据集是上海BOT大赛的(12种动物),网上下载的vgg16权重文件,并且修改输出类别为12,对最后三层全连接网络训练了8个小时,top1准确率为80%,top5准确率95%使用的测试图片是一个
【自然语言处理入门】03:利用线性回归对数据集进行分析预测(上)
本篇笔记是《从自然语言处理到机器学习入门》课程第三次作业的上篇,主要是复现了老大课上讲的利用线性回归对波士顿房价进行<em>预测</em>的实验。在下篇中,将利用该模型对红酒数据集进行线性回归分析。
Caffe学习笔记1:linux下建立自己的数据库训练和测试caffe中已有网络
本文旨在<em>linux</em>下建立自己的数据库,并在次基础上训练和测试<em>caffe</em>中已有网络。
训练集、验证集与测试集回顾总结
在 NG 的课程、西瓜书以及 Goodfellow 的 《DeepLearning》 书中都有提到:最佳的数据划分是将数据分为三部分,分别为训练集(trainning set),验证集(validation set)和<em>测试集</em>(test set)。相信对绝大多数刚刚步入机器学习或是深度学习门槛的小鲜肉都会有点困惑,这次博文,写给新人!也作为笔记。Training Set : a subset of t
HDF5 使用介绍
1、HDF5介绍rnHDF 是用于存储和分发科学数据的一种自我描述、多对象文件格式。HDF 是由美国国家超级计算应用中心(NCSA)创建的,以满足不同群体的科学家在不同工程项目领域之需要。HDF 可以表示出科学数据存储和分布的许多必要条件。HDF 被设计为:rnrn自述性:对于一个HDF 文件里的每一个数据对象,有关于该数据的综合信息(元数据)。在没有任何外部信息的情况下,HDF 允许应用程序解释
手把手教你用python写脚本看caffe训练好的网络测试单张图片的输出
因为参加比赛的缘故,要在<em>linux</em>下用<em>caffe</em>对数据集中的人脸进行分类训练,训练一个网络,然后主办方在后期放出<em>测试集</em>之后,我用训练好的网络对<em>测试集</em>里面的图片进行测试分类。nnn    根据我博客风格,我先介绍下打大体流程:n    首先训练的数据集是CCPR主办方给的,然后我分为8类,在ubuntu下用nvidia公司推出的digits2.0傻瓜软件把训练集转换为<em>caffe</em>需要的mdb格
caffe通过python(pycaffe)在已有模型上进行批量预测,批量提取特征
相关模块:nimport numpy as np nimport <em>caffe</em>nimport cv2nnn我使用的是net.Classifier()这个接口,先看看这个类的初始化函数,了解一下各个参数:ndef __init__(self, model_file, pretrained_file, image_dims=None,n mean=None, input_scale=
caffe+python+mnist从图片训练到测试单张图片
<em>环境</em>:<em>caffe</em>已经装好,GPU训练模式,ubuntu14,n1.从图片格式的数据集开始,下载了mnist图片格式的数据集,下载地址:http://download.csdn.net/download/magicarcher/9529956 n解压以后放在<em>caffe</em>-master/data/Mnist_image中n2.数据准备,转换成lmdb格式n首先是在<em>caffe</em>-master/dat
【pandas】get_dummies对特征进行onehot encoder测试集特征的一致性等坑
在对分类特征进行处理时,我们经常会把这类特征转成独热编码(onehot)nn在sklearn中有OneHotEncoder,但是使用比较麻烦,万幸是pandas有对应的get_dummiesnnnpandas.get_dummies(data,prefix=None,prefix_sep='_',dummy_na=False,columns=None,sparse=False,drop...
HDF5配置
官网下载安装包rnrnrn这里下载的是安装版,不需要用CMake进行编译rnrnrnrn根据自己的编译器程序的位数选择相应的位数。我这里选择的是windows32位 vs2013,rn2. 在VS2013中配置HDF5rn①项目-》属性-》C/C++-》常规-》附加包含目录rn将HDF5安装目录下的include文件夹包含进来rn②项目-》属性-》链接器-》常规-》附加库目录rn将HDF5安装目录
linux(ubuntu)下安装深度学习框架caffe
本文所使用的的ubuntu的<em>环境</em>为16.04,为了安装的顺利,请先安装opencv,详见:Linux下安装OpenCV 3.0nn1. 安装依赖项nn建议不要一次安装这么多,以免出错可以排除<em>错误</em>:nsudo apt-get install gitnsudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev nsudo apt-get insta
Caffe - 创建LMDB/HDF5格式数据
Python 创建LMDB/HDF5格式数据nnLMDB格式的优点: n- 基于文件映射IO(memory-mapped),数据速率更好 n- 对大规模数据集更有效.nnHDF5的特点: n- 易于读取 n- 类似于mat数据,但数据压缩性能更强 n- 需要全部读进内存里,故HDF5文件大小不能超过内存,可以分成多个HDF5文件,将HDF5子文件路径写入txt中. n- I/O速率不如LMDB.
【Caffe】Matlab接口(make编译通过,make mattest出错)
之前一直在用py<em>caffe</em>,很少接触MatCaffe,然而几个论文上的demo需要用到Mat<em>caffe</em>,最近在编译的时候,出现不少<em>错误</em>,记录一下。<em>环境</em>配置:Ubuntu16.04 + TitanX + Cuda7.5 + Cudnn V4<em>错误</em>如下:# make mattestncd matlab; /usr/local/MATLAB/R2015b/bin/matlab -nodisplay -r '
caffe 绘制训练集和测试集的loss和accuracy对比曲线
利用Caffe提供的脚本程序和Caffe训练日志画loss曲线与accuracy曲线。加强版,可以绘制对比曲线。辛辛苦苦修改作成的代码,大家还是给点儿资源分做鼓励吧,如果实在需要又没有资源分,请根据博客留下的联系方式联系我,发送到你邮箱。
用训练好的caffemodel来进行分类
现在我正在利用imagenet进行finetune训练,待训练好模型,下一步就是利用模型进行分类。故转载一些较有效的相关博客。n<em>caffe</em>程序自带有一张小猫图片,存放路径为<em>caffe</em>根目录下的 examples/images/cat.jpg, 如果我们想用一个训练好的<em>caffe</em>model来对这张图片进行分类,那该怎么办呢? 如果不用这张小猫图片,换一张别的图片,又该怎么办呢?如果学会了小猫图片的
linux下Matcaffe调用及库链接问题的解决(mattest不通过)
编译make mat<em>caffe</em>后,执行make mattest后,往往出现“Invalid MEX-file"问题,其原因是MATLAB和<em>linux</em>的库冲突,解决的方法是用<em>linux</em>的库(在编译<em>caffe</em>之前大家的opencv等库肯定也早已装好了)n大部分的解决方法是通过export LD_LIBRARY_PATH和 LD_PRELOAD来链接,但是效果不好。最后发现,只有直接去MATLAB下面
caffe中的多标签问题
<em>caffe</em>中多标签问题的简单解决方法
win10+only-cpu利用Caffe框架测试mnist数据集
一、下载mnist数据集,正常步骤:在如下网站下载四个zip:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/但是从这里下载的数据集需要进行格式转换(转换方法以后会说到的),所以我现在选择下载现成的数据集如此zip文件解压后得到这么两个文件夹:(附:这了两个文件夹中的内容:)将这两个文件夹放入D:/<em>caffe</em>-master/examples/mnist中(因为我把<em>caffe</em>-ma
安装编译 caffe-SSD 环境常见错误解决方法
n1)fatal error: <em>hdf5</em>.h: 没有那个文件或目录n2)nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_20’n3)cv::imread(cv::String const&amp;amp;amp;amp;amp;amp;, int)’未定义的引用n4)对’inflateValidate@ZLIB_1.2.9’未定义的引用n注意:每次修改完,重新 make 时,都需要先...
深度学习框架caffe的安装无GPU版
<em>caffe</em>的安装步骤(无GPU版)rnrnrn1、安装anconda:系统python版本最好留在2.7,到anconda官网下载anaconda2,按照官网步骤安装(其实就一行语句:bashrn anaconda***.sh)rnrn设置anaconda<em>环境</em>变量:rnrnrnrnsudo gedit /etc/environmentrnrnrnrn在文件里加上“:/(anaconda_dir)/
深度学习21天实战caffe学习笔记《3 :准备Caffe环境
准备Caffe<em>环境</em>【如果是其他<em>环境</em>下的配置就请绕道喽,我也没有专门去试一试各个<em>环境</em>下的配置,请谅解~】官网 http://<em>caffe</em>.berkeleyvision.org/installation.html;首先在这里介绍一下我的硬件<em>环境</em>:Ubuntu 14.04 ---------[ win10远程连接ssh(putty)+VNC ]:http://www.ubuntu.com/download...
caffe模型预测及其问题解决
1.修改网络文件deploy.prototxtnn(以一个简单地卷积网络结构为例,主要修改input层和输出softmax层)nnlayer {#修改这里1n name: &amp;quot;data&amp;quot;n type: &amp;quot;Input&amp;quot;n top: &amp;quot;data&amp;quot;n input_param { shape: { dim: 1 dim: 3 dim: 224 dim: 224 } }n}nlayer {n nam..
Keras中实现模型加载与测试(以mnist为例)
rn需要安装cv2rnhttp://blog.csdn.net/gjq246/article/details/71554157rnrnrn安装h5py的命令如下(模型加载模块):rnsudo pip install cythonrnsudo apt-get install lib<em>hdf5</em>-devrnsudo pip install h5pyrnrnrn# -*- coding: UTF-8 -
caffe编译】 fatal error: hdf5.h: 没有那个文件或目录
n n n 转载:【<em>caffe</em>编译】 fatal error: <em>hdf5</em>.h: 没有那个文件或目录n问题如下:src/<em>caffe</em>/layers/<em>hdf5</em>_output_layer.cpp:3:18: fatal error: <em>hdf5</em>.h: 没有那个文件或目录nnnnnnimagenn修改Makefile.config文件:nINCLUDE_DIRS := $(PYT...
Caffe学习笔记(一): 训练和测试自己的数据集
1 数据准备rnrnrn首先在<em>caffe</em>根目录下建立一个文件夹myfile,用于存放数据文件和后面的<em>caffe</em>模型相关文件。rn然后在myfile文件夹下建立build_lmdb和datatest两个文件夹,其中build_lmdb文件夹用于存放生成的lmdb文件,datatest文件夹存放图片数据。rn在datatest下主要有2个文件夹和2个.sh文件和2个.txt文件,其中train文件夹中
深度学习caffe应用笔记--如何将图片转换为lmdb格式
实验对象为<em>caffe</em>源码目录:<em>caffe</em>-master\examples\images该目录下的几张猫图像。nn首先编写图像标签,保存为cats.txt文件。n使用可执行文件convert_imageset.exe,该命令格式如下:nconvert_imageset [FLAGS] ROOTFOLDER/LISTFILE DB_NAME n其中参数含义如下:nn      FLAGS
hdf5-1.8.17.tar.gz
<em>hdf5</em>-1.8.17.tar.gz
关于Tensorflow 利用模型预测测试集结果的思路
训练好模型后,要做<em>预测</em>,有两种思路: n (1)可以不保存模型参数的情况下,做<em>预测</em>, n 就在训练模型的py代码里,当训练模型结束后,直接调用测试语料集来做测试,直接将测试的pred输出出来,就可以了,这也就是语料集的结果。 n 这样做的缺点就是每次都要重新训练,训练后才可以做<em>预测</em>,而且每次<em>预测</em>的结果可能有差别。 n (2)保存模型参
关于caffe 训练和预测 测试记录
分享参考的几个大佬的csdn的文章:nnhttps://blog.csdn.net/hellohaibo/article/category/7120938nnhttps://blog.csdn.net/u010167269/article/details/52851667nnhttps://blog.csdn.net/KGzhang/article/details/72637449nn nn对于测...
caffe源码研究】第二章:使用篇(1): 制作数据集
<em>caffe</em>支持的输入数据最常用的是nData类型,支持LEVELDB or LMDB。LevelDB的格式只需要将convert_imageset 后面接参数db_backend=leveldb即可。nImages(支持ImageData格式)nHDF5n一、LMDB、LevelDB格式1. LMDBlmdb是openLDAP项目开发的嵌入式(作为一个库嵌入到宿主程序)存储引擎。其主要特性有:n基于
Caffe示例程序测试mnist数据集
mnist是一个手写数字库,现在成了DL的入门练习库。征对mnist识别的专门模型是Lenet,算是最早的cnn模型了。nnmnist数据训练样本为60000张,测试样本为10000张,每个样本为28*28大小的黑白图片,手写数字为0-9,因此分为10类。(ps:在<em>caffe</em>中运行所有程序,都必须在根目录下进行,否则会出错)nn首先下载mnist数据,假设当前路径为<em>caffe</em>根目录
强连通分量及缩点tarjan算法解析
强连通分量: 简言之 就是找环(每条边只走一次,两两可达) 孤立的一个点也是一个连通分量   使用tarjan算法 在嵌套的多个环中优先得到最大环( 最小环就是每个孤立点)   定义: int Time, DFN[N], Low[N]; DFN[i]表示 遍历到 i 点时是第几次dfs Low[u] 表示 以u点为父节点的 子树 能连接到 [栈中] 最上端的点   int
企业生产管理系统VF下载
用VF 编写的 企业生产管理系统工程 登录时初始用户名和密码为(注意大小写): admin:123456 系统管理员,具有所有权限 test:123456 测试用户,无权限 2. 阅读和执行源代码程序 (1)复制光盘内容到本地机,并取消相应目录及其下属内容的“只读”属性。 (2)双击“源代码\assets”文件夹内的assets.pjx工程文件,在VFP 6.0工作环境下打开工程,即可查阅代码并运行程序。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/cscs1/1994929?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/cscs1/1994929?utm_source=bbsseo[/url]
win7终极批处理-系统优化工具下载
用于优化win7系统,还有定时关机等功能,由批处理文件封装而成 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/wanantxb/2457265?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wanantxb/2457265?utm_source=bbsseo[/url]
C# 协同拨号器 校园拨号器 2.05 GHCA V8 最新版下载
V8 2.05 修正自动连接功能的返回消息错误,重新布局界面,添加快速访问网络连接路径, 应大众要求讲dialerconfig.xml中的密码加密了,不再明文保存了,还有些小Bug优化。。 By Zhangzhezh 2010-1 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zhangzhezh/2845844?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zhangzhezh/2845844?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的