caffe生成的caffemodel文件太大的问题 [问题点数:100分]

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caffe中 对caffemodel进行结构修改并保存
<em>问题</em>综述:利用matlab,在编译mat<em>caffe</em>的前提下,对已有的<em>caffe</em>model进行结构修改,例如,删除一些层等 <em>问题</em>描述:在深度学习过程中,自己的目标任务往往需要基于物体识别等等其他任务的基础上,加上自己的训练数据不足,这就需要我们对已有的网络进行拷贝权重,用自己的数据进行fine-tune,从而达到自己的目的 解决方法: 首先需要mat<em>caffe</em>, 运行以下代码
caffe zoo .caffemodels模型下载\通过网络结构估算caffemodel文件的大小(转载)
这里有很多模型<em>文件</em>,训练好的。 http://dl.<em>caffe</em>.berkeleyvision.org/
caffe上手:如何导出caffemodel参数
最近在github上看到一个导出mnist的model参数的Matlab和Python的脚本,比较简单,以后可能用得到,记录一下。 load_<em>caffe</em>model.py: 使用python脚本加载lenet的参数。 conv*.mat: 在blob数据中相同结构定义的层的参数。 parse_param.m: Matlab脚本,将加载到的每层参数保存出来的mat<em>文件</em>整合成一个par
Caffe学习系列(九):网络压缩与剪枝
Flag https://blog.csdn.net/u012426298/article/details/80882782
解析caffe生成caffemodel文件
解析<em>caffe</em><em>生成</em>的<em>caffe</em>model<em>文件</em>
caffe生成caffemodel以及利用caffemodel进行对自己的图片分类
前言:n    前面介绍了在win10系统下搭建<em>caffe</em>的环境,其中也讲述了包括<em>caffe</em>对 python的接口支持,环境搭建成功后会在..\<em>caffe</em>-master\Build\x64\Release\下<em>生成</em>如下<em>文件</em>n并且在py<em>caffe</em>目录下有<em>caffe</em><em>文件</em>,<em>caffe</em><em>文件</em>里面是如下<em>文件</em>,那么<em>caffe</em>对python的接口就成功了。nnn上面<em>caffe</em>对python的接口,我会在后
读取修改caffemodel文件里的网络模型参数
[背景] n<em>caffe</em>模型<em>文件</em><em>caffe</em>model中参数的读取和修改
修改prototxt文件生成对应的caffemodel
由于剪枝后重命名layer,导致layer name过长,影响观感。 n比如:layer {n name: "conv1_2/new/new/new/new/new/new/new/new/new/new"n type: "Convolution"n bottom: "conv1_1"n top: "conv1_2"n param {n lr_mult: 0.0n decay_
模型压缩之 BinaryNet
1. 动机 深度学习在图像、语音、文本等领域都取得了巨大的成功,推动了一系列智能产品的落地。但深度模型存在着参数众多,训练和 inference 计算量大的不足。目前,基于深度学习的产品大多依靠服务器端运算能力的驱动,非常依赖良好的网络环境。 很多时候,出于响应时间、服务稳定性和隐私方面的考虑,我们更希望将模型部署在本地(如智能手机上)。为此,我们需要解决模型压缩的<em>问题</em>——将模型大小、内存占用...
[资源]ResNet caffemodel[百度网盘]
最新人工智能论文:http://paperreading.club 1、均值<em>文件</em>下载链接 链接:https://pan.baidu.com/s/1YerXs0WK0TH1v0Eo70A9ZA 提取码:l6wl 2、ResNet-50-model.<em>caffe</em>model下载链接 链接:https://pan.baidu.com/s/10j_czd9D4lUZpK5uW2iV9g 提取码:womr...
caffemodel进行批量测试
原博客地址:https://www.2cto.com/kf/201707/659331.html 1 批量对图片进行分类   在对单个图片进行分类就想知道如何批量对图片进行分类。自己搜索了一些资料,发现需要调用python,使用python<em>文件</em>实现目的。    下面是批量对图片进行分类的代码(自己修改): ? #coding=utf-8
编译好的Caffe2压缩包
用VS2017编译好的<em>caffe</em>2,个人编译的话会遇到非常多的<em>问题</em>。
只有caffemodel文件,反推prototxt
只有<em>caffe</em>model<em>文件</em>,反推prototxt
读取和修改caffemodel文件
使用<em>caffe</em>框架训练后得到的权重通过Google Protobuf来存储为.<em>caffe</em>model的二进制<em>文件</em>,为了更好地更改网络结构和对已有的<em>caffe</em>model进行finetune,通常我们需要修改一些参数,去为了更好的适应我们自己设计的网络结构并进行训练 n 好在<em>caffe</em>的Python接口提供了针对<em>caffe</em>model<em>文件</em>的修改方法 n 为了更好地可视化,这里使用了Python的j
如何导出caffemodel参数
最近在github上看到一个到处mnist的model参数的Matlab和python的脚本,以后可能用得到,记录一下。nload_<em>caffe</em>model.py: 使用python脚本加载lenet的参数。nconv*.mat: 在blob数据中相同结构定义的层的参数。nparse_param.m: Matlab脚本,将加载到的每层参数保存出来的mat<em>文件</em>整合成一个parsed_param.m
机器学习 - Solverstate 使用和CaffeMode 可视化
solverstate使用n<em>caffe</em>model可视化n安装 jupyter notebookn运行 jupyter可视化 <em>caffe</em>modeln遇到<em>问题</em>njupyter 安装<em>问题</em>n<em>caffe</em>model可视化<em>问题</em>在使用 <em>caffe</em>训练完网络之后,有时候想要可视化展示一下训练的网络结果,而网络结果就是最后<em>生成</em>的:.<em>caffe</em>mode <em>文件</em>。首先解释下 <em>caffe</em>_alexnet_train_iter_
caffe将用训练好的caffemodel和train_val.prototxt文件分类新的一张图片-下篇--caffe学习(7)
接上篇<em>caffe</em>将用训练好的<em>caffe</em>model和train_val.prototxt<em>文件</em>分类新的一张图片-上篇 n得到deploy.prototxt<em>文件</em>之后,我们可以自己编写python代码实现对单个图片的分类预测,先贴代码再分析:#coding=utf-8import <em>caffe</em>nimport numpy as npnroot=root='/home/dltest/<em>caffe</em>/' #根目录
caffemodel文件转换为Matlab可用的数据形式
1.MATLAB示例程序:%% Load the Caffe.Net and save in model file.ndef = fullfile('..', 'models', 'VGG_CNN_M_1024', 'test.prototxt');nnet = fullfile('..', 'output', 'default', 'voc_2007_trainval', ...n'vgg_cnn
【tensorflow2caffe】四、 将权重写入deploy以及生成caffemodel
在博客开始前,首先郑重感谢博主jiongnima的博客对我的帮助,我按照博主的方法顺利的把bcnn模型的tensorflow版转为<em>caffe</em>版,关于bcnn模型,它是个细粒度分类模型,我将在后续的博客中详细介绍。nn首先隆重呈上博主的链接:nnhttps://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/78435500nn转模型系列博文的操作主要基于博主...
caffe之保存和读入caffmodel文件
一、<em>caffe</em>如何将卷积层或网络层的权值blob给保存下来的? 首先Solver类在Step(intiters)中调用了Snapshot()函数,在voidSolver&amp;lt;Dtype&amp;gt;::Snapshot()函数中能看到保存<em>caffe</em>model<em>文件</em>的重要函数 SnapshotToBinaryProto(),该函数详细如下:可看到该函数里初始化了NetParameternet_param...
windows下运行caffe例子:cifar10图像训练生成caffemodel
硕士毕业论文第二点扯到了CNN上,准备用<em>caffe</em>框架来做,装好windows下<em>caffe</em>后运行了第一个经典例子LeNet :参考:http://blog.csdn.net/tianrolin/article/details/51434687 n运行第二个cifar10例子时,不会写bat<em>文件</em>,运行也各种错误,这里总结一下我遇到的<em>问题</em>和解决办法。亲测有用! n一、数据集准备 n到官网中下载cifar
将tensorflow下训练的参数转化为caffemodel
参考文档:http://www.cnblogs.com/unclelin/p/6984436.htmlnn                   https://blog.csdn.net/yiweibian/article/details/77185167nn1、下载tensorflow2<em>caffe</em>源码:nn 地址:https://github.com/abner2015/tensorflow2c...
使用pycaffe读取caffemodel参数(保存到txt文件
import struct  import numpy as npimport sysdef add_path(path):    if path not in sys.path:        sys.path.insert(0, path)add_path('./python/')import <em>caffe</em> np.set_printoptions(threshold='nan')MODEL_FI...
Caffe小玩意(2)-从caffemodel中导出参数
Caffe小玩意(2)-从<em>caffe</em>model中导出参数\quad最近读到一篇paper非常有意思,他们把<em>caffe</em>里训练好的模型的参数导出来了,然后…弄到了torch里。所以,今天就来看看怎么导出参数吧。 n\quad为了简单,这次我选的是LeNetimport numpy as npnimport scipy.io as sionimport <em>caffe</em>ndef load():n # Lo
在VS2013下编译caffe-windows,并加载已经训练好的caffemodel做图像分类
本人是深度学习小白,最近在做windows下的<em>caffe</em>图像分类,虽然网上也有许多相关的资料,但是对于小白来说,仍然遇到了许多波折,费了很大功夫终于调通,简直开心到飞起。所以在这里总结回顾这两三周的工作,记录一下详细过程和遇到的<em>问题</em>,同时也为了可以让和我一样的小白少走一些弯路。废话不说了,下面开始正题。 n主要参考链接: nhttp://blog.csdn.net/shakevincent/arti
python使用训练出的caffemodel模型
环境nn模型:训练出的<em>caffe</em>model模型 n标签:synset_word.txt nmean:train_mean.npynnnn使用nn上一篇我们训练出了<em>caffe</em>model模型,来给c++程序调用。本篇表述使用该模型,python语言。nnnnCaffe均值<em>文件</em>mean.binaryproto转mean.npynn分享代码如下:https://blog.csdn.net/hyman_yx...
Windows下用Matlab加载caffemodel做图像分类
1.编译windows版本的<em>caffe</em>n用到了happynear提供的<em>caffe</em>-windows-master,编译<em>caffe</em>和matlab接口的过程看这里。n2.修改<em>caffe</em>-windows-master\matlab\demo\classification_demo.mn我修改的代码如下:nnnfunction classification_demo()nclose all;
如何调用训练好的caffemodel
你想调用你的模型,最简单的办法是看examples/cpp_classification里面的cpp<em>文件</em>,那是教你如何调用<em>caffe</em>获取分类结果的...(你没接触过<em>caffe</em>的话,建议你直接按照这个<em>文件</em>来操作可能会比较简单,下面我的代码我也不知道没接触过<em>caffe</em>的人看起来难度会有多大)nn不过那个代码我看着不太习惯,所以之前自己稍微写了一个简易的版本,不知道怎么上传附件,懒人一个就直接把代码
caffe: 使用.solverstate文件可以继续之前的训练
我们在使用<em>caffe</em>训练过程中会<em>生成</em>.<em>caffe</em>model和.solverstate<em>文件</em>,一个是模型<em>文件</em>,一个是中间状态<em>文件</em>(<em>生成</em>多少个取决于你自己设定的snapshot)。当训练过程中断,你想继续运行数据学习,此时只需要调用.solverstate<em>文件</em>即可。nn使用方式代码,我使用的是.sh直接运行,配置和官方给的<em>文件</em>train_<em>caffe</em>net.sh差不多,稍微添加点内容就可以了。
调用caffemodel中的权重赋值给自己的网络
调用预训练好的<em>caffe</em>model,将其权重赋值给自己网络中的对应层。基本思路比较简单,三步走: n1、加载预定义的<em>caffe</em>model; n2、加载要训练的网络; n3、将预训练model的参数赋值给要训练的网络。nnnnimport <em>caffe</em>nimport numpy as npnimport mathnn# 加载预训练网络nnet_ = <em>caffe</em>.Net(&quot;deploy.prototxt...
caffemodel的剪枝与压缩(一)
利用Network Slimmng对FSSD进行prune,在voc07上获得79.64的map,TITAN X上150FPS的效果,链接:https://github.com/dlyldxwl/fssd.pytorch 觉得都有用的看官朋友们,给个starnnnn<em>caffe</em>model里每一层的卷积核维度为ouput-channel×input-channel×height×weight. 本...
Caffemodel之C++修改参数
对Caffemodel的解析,更直接的说是对protobuf的解析。对Protobuf来说最重要的有三个<em>文件</em>,***.proto,***.pb.h,和***.pb.cc。基本的操作流程是首先写***.proto<em>文件</em>,然后编译出***.pb.h和***.pb.cc两个<em>文件</em>,我们就可以对Protobuf进行读写和修改了。nn今天这里,我只想总结一下我在修改Caffemodel时遇到的一些坑,以及解
腾讯开源ncnn:caffemodel转化为.param和.bin文件
本博记录为卤煮使用时的记录,属于事后回忆记录,如有疏漏,请指正。nn卤煮:非文艺小燕儿nn本博地址:腾讯开源ncnn:<em>caffe</em>model转化为.param和.bin<em>文件</em>n感谢开源共享的各位大牛们,让我们能够站在巨人的肩膀上前行。nnnnnncnn Git:https://github.com/Tencent/ncnnnnncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向
caffe 模型转换(不同深度学习框架互转)
本人使用的是微软的MMdnn工具,具体使用方法见其GitHub工程,这里说明下在转换过程中的<em>问题</em>:nn1、由<em>caffe</em>转mxnet时,在卷积层和FC层之间,mmconvert转换工具会自动增加一个Flatten层,用于对接卷积层和FC层。这将导致转换后的FC层与<em>caffe</em>定义的FC层的名字不同(如<em>caffe</em>中FC层名为fc1,则转换后flatten层的名字为fc1_0,FC层名字为fc1_1,即自...
Caffe 的可视化 (三) caffe model 的可视化
Caffe 的可视化 (三) <em>caffe</em> model 的可视化rn以 cifar10 quick net 为例子,rn首先下载cifar10 data并且训练得到model:rnrn#cd to the <em>caffe</em> rootrnrnmark@ubuntu:~$ cd <em>caffe</em>  rnrn#download the cifar10 datarnrnmark@ubuntu:~/<em>caffe</em>$ ./da
ZF.v2.caffemodel
训练好的<em>caffe</em>的model<em>文件</em>
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-master.zip
读取和修改caffemodel文件里的参数
基于<em>caffe</em> 的卷积神经网络模型训练后得到的权值是通过Google Protobuffer来存储的后缀名为.<em>caffe</em>model的二进制<em>文件</em>,这类<em>文件</em>一般很难直接打开进行权值的读取和修改。有的时候我们希望直观的看到网络中每个神经元的权值,或者希望更改网络的部分结构来得到新的结构进行finetune。在这样的情况下我们就需要对<em>caffe</em>model<em>文件</em>进行操作。好在<em>caffe</em>的python接口提供了针
caffe 查看caffemodel中的参数与数据
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DL学习笔记【23】修改caffemodel模型参数
读取修改<em>caffe</em>model<em>文件</em>里的网络模型参数rnrnhttp://blog.csdn.net/burning_keyboard/article/details/71763291rnrnrnrn修改<em>caffe</em>model<em>文件</em>中的模型参数,代码rnhttp://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/<em>caffe</em>/blob/master/examples/net_surger
windows下使用训练好的caffemodel做分类
随着深度学习的发展,越来越多的人开始进入这个行业,希望可以有所进展,但是各行业的大牛们,速度超神,deep哈希、deep稀疏、deep做分类、识别、跟踪、等等。很多人也开始训练自己的数据集或者下载别人训练好的model。训练好的<em>caffe</em>model怎么使用对于刚入门的深度学习人来说是比较困难的,或者怎么用模型去验证自己的数据集等等 n下面就从以下方向来说明怎么使用训练好model来预测自己的图片
pycaffe生成solver文件并运行
其实没有必要写这篇博文的,网上很多大佬都写过同样的博客,而且写的还非常好,但是呢?毕竟也是自己的学习经历,还是做一下记录吧。看到此处的朋友请移步这篇大佬的博文Caffe学习笔记(五):使用py<em>caffe</em><em>生成</em>solver.prototxt<em>文件</em>并进行训练,你将获益匪浅,就不用在这里耽误时间了。n使用py<em>caffe</em><em>生成</em>solver<em>文件</em>n# 如何利用py<em>caffe</em> <em>生成</em> solver <em>文件</em>nnfrom c...
caffe模型转换为TensorFlow(的npy文件)模型
是我等弱渣见识少了,偶然在查资料的过程中发现的,不禁惊呼竟然还有这种操作,以resnet-50为例子,将自己的转换过程记录一下。首先附上转换过程中所要使用的程序,该程序是在GitHub上开源的,nn地址为:https://github.com/ethereon/<em>caffe</em>-tensorflownn该项目的readme页面上还列出了使用该项目应该注意的一些事项,例如<em>caffe</em>的版本<em>问题</em>。nn我们需要...
追踪caffemodel的读取
1、加载网络模型,model_file是网络<em>文件</em>(*.prototext), weights_file是权值<em>文件</em>(*.<em>caffe</em>model),初始化net_。nnnn2、查找CopyTrainedLayersFrom函数,在net.cpp中,明显<em>caffe</em>model是二进制<em>文件</em>,会执行CopyTrainedLayersFromBinaryProto函数。nnnn3、查找CopyTrainedLay...
【深度学习之Caffe】将模型测试Classification过程生成动态链接库dll以方便其他项目调用
运行环境rnWin10 rn VS2013  GPU(1070 8G) CUDA9.1rnCudnn7.1rn前期准备rn已在Release配置下编译完成Caffe+GPU(此过程不多做阐述)rn新建空白项目rnrnrn更改配置rn配置管理器->活动解决方案平台:新建->键入或选择新平台:x64->确定rnrnrn更改<em>文件</em>扩展名和配置类型rnrnrn添加包含目录和库目录rnrnrn包含目录包括:r
【手把手AI项目】十、利用量化工具caffe-int8-convert-tools实现caffemodel量化(double32->int8)
前言rn相关网页rnhttps://github.com/Tencent/ncnn/wiki/quantized-int8-inferencernhttps://github.com/BUG1989/<em>caffe</em>-int8-convert-toolsrn一般都是先prune再量化rn下载rn git clone https://github.com/BUG1989/<em>caffe</em>-int8-convert-tool...
Windows下用VS2013加载caffemodel做图像分类
本文假设你已经安装CUDA,CUDA版本是7.5。n1.编译<em>caffe</em>的Windows版本nhappynear的博客已经介绍了如何在windows下编译<em>caffe</em>,这里把我自己编译的过程记录下来,也算是做做笔记,方便以后查看。nnn1.1下载<em>caffe</em>-windows-mastern下载地址:<em>caffe</em>-windows-masternnn1.2下载第三方库n下载地址:3rdpa
caffe训练完模型之后调用matlab接口直接进行测试,不用重新编写模型程序
    当我们用<em>caffe</em>训练完自己的模型之后,可以直接读取训练完的模型,调用matlab接口进行网络的前向传播,不用重新用matlab或者matconvnet编写测试程序。第一步:模型和mat<em>文件</em>weights= '1.<em>caffe</em>model'model   = '1_mat.prototxt'第二步:提取模型参数和读取网络结构net = <em>caffe</em>.Net(model, weights, 'te...
Caffe模型转txt文件的C++实现
将<em>caffe</em>模型转化成txt<em>文件</em>,方便无框架实现模型调用。
caffe-Windows】cifar实例编译之model的使用
本文讲解如何对网上下载的一个图片利用训练好的cifar模型进行分类n第一步n上一篇文章训练好以后会得到两个<em>文件</em>nnn从网上查阅资料解释来看,第一个<em>caffe</em>model是训练完毕得到的模型参数<em>文件</em>,第二个solverstate是训练中断以后,可以用此<em>文件</em>从中断地方继续训练(具体使用方法目前尚未测试)n第二步n从网上随便下载一个图片,但是注意,最好是cifar里面包含的种类,当然也可以下
Caffe学习:使用pycaffe读取caffemodel参数
Caffe学习:使用py<em>caffe</em>读取<em>caffe</em>model参数
caffe 中提取部分层的权重,保存成.caffemodel,删除和修改caffe模型中任意最后一层或者任意层数网络的参数的方法
从<em>caffe</em> 中提取部分层的权重,保存成.<em>caffe</em>modeln根据deploy<em>文件</em>,需要的层加载需要的权重并保存nn n n n 原 删除和修改<em>caffe</em>模型中任意最后一层或者任意层数网络的参数的方法n n n n 2016年12月05日 09:13:52n 始于长虹n 阅读数:3940n ...
利用pycaffe提取caffe model中的参数
实验平台: ubuntu 14.04, python2.7, <em>caffe</em>当前最新版有时候我们需要查看、修改<em>caffe</em>的网络参数,苦于<em>caffe</em>本身是c++编写,如果想从c++中提取,明显这个太困难。我们使用python来实现这个,每一步都可以查看参数,所以就容易很多。import sysnimport os# Add <em>caffe</em> packagen<em>caffe</em>_python_dir = "your/ca
caffe框架C++接口classification的官方model以及相关参数文件
<em>caffe</em>官方example中C++接口的demo-classification的官方<em>caffe</em>model以及相关参数<em>文件</em>,方便大家使用,原本不想要积分的,但是最低两积分,请大家谅解,记得好评哦
windows下用caffe加载二进制模型(linux下训练)的问题
最近,需要移植faster-rcnn的detect部分到android平台上,为方便删减代码与调试,需要跨平台兼容到windows下运行,windows下调试的时候,用的是linux下的模型定义proto与训练好的二进制模型,但是,一直加载模型不成功,逐步解决方法如下:nnnn(1)核对protobuf版本,均为2.5.0,不可能是因为版本不兼容所致;nn(2)核对cafe.proto,这个<em>文件</em>...
caffemodel的剪枝压缩(部分权重置0)
将<em>caffe</em>model中小于给定阈值的连接全部置0,如果用CSC等格式存储,会降低存储空间
用训练好的caffemodel做前向
本文是用C++来调用训练好的<em>caffe</em>model做前向。
Caffe模型转换成tensorflow模型
在生产环境中,使用api调用<em>caffe</em>训练<em>生成</em>的模型,依赖的第三方库太多,环境安装是个麻烦<em>问题</em>,同时在平台间移植也是个很麻烦的事情
caffe模型压缩.zip
<em>caffe</em>的压缩,对网络和模型进行压缩,减小网络和模型大小。
用训练好的caffemodel分类图片并生成混淆矩阵
一、deploy.prototxt<em>文件</em>跟train.prototxt有一些差别,data层和softmax层做了修改1、data层:删掉原来的数据层,换成一下代码name: &quot;CaffeNet&quot;layer {  name: &quot;data&quot;  type: &quot;Input&quot;  top: &quot;data&quot;  input_param { shape: { dim: 1 dim: 3 dim: 63 dim: 63...
加载caffemodel做图像分类(windows+vs2013)
要根据已有<em>caffe</em>model等<em>文件</em>进行图像分类,需要阅读classification.cpp<em>文件</em>,然后在此cpp<em>文件</em>基础上修改相应代码即可。打开E:\study_materials\Caffe\<em>caffe</em>-master\<em>caffe</em>-master\windows根目录下的Caffe.sln,然后找到如图所示的cpp<em>文件</em>解读此cpp<em>文件</em>,可参考网址:http://m.blog.csdn.net/wa...
caffe】c++中使用训练好的caffe模型,classification工程生成动态链接库——【caffe学习六】
除了在opencv dnn中使用训练好的model,还可以直接通过classification.exe去查看单张图的训练结果。n但是我在使用opencv dnn的时候,发现里面输出的结果和classification.exe并不一样,一时找不到原因,于是还是考虑将classification.cpp写成库供别的程序调用。nnn1.配置环境。新建工程切换到release x64下n①项目属
查看caffemodel的参数值
查看参数值的代码n#-*-coding:utf-8-*-nimport <em>caffe</em>nimport sysnimport numpy as npnimport getoptnimport renn nif __name__ =="__main__":n opts,args = getopt.getopt(sys.argv[1:],"m:w:")n MODEL_FILE = "test-13.p
基于pycaffe从零开始写mnist(第三篇)——生成deploy.prototxt,做最后的验证
deploy.prototxt和之前的train.prototxt<em>文件</em>内容差不多,因此可以不需要用代码进行<em>生成</em>,直接将不一样的地方进行修改即可n下面是用代码<em>生成</em>的deploy.prototxtnn# -*- coding: utf-8 -*-n__author__ = 'xuy'nnnimport <em>caffe</em>nndef creat_deploy():n net = <em>caffe</em>.NetS
resnet-18.caffemodel
ncsdk里面例子需要的模型,可能下载不下来,所以放在这里方便大家下载
加密深度学习caffemodel模型
通过修改<em>caffe</em>model权值大小来对训练的模型进行加密,本例子是对第一层的conv1_1进行加密,然后检测读取的时候再解密,起到加密效果
Caffe学习笔记(五):使用pycaffe生成solver.prototxt文件并进行训练
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
lenet.caffemodel
lenet.<em>caffe</em>model,非常好用。已测试成功!lenet.<em>caffe</em>model,非常好用。已测试成功!
caffe调用已生成的模型和测试
在配置教程里有训练好的模型,然后使用<em>caffe</em>去调用这个模型。n先看一下build/tools/<em>caffe</em>.bin<em>文件</em>里面有哪些参数:nnn1、先是test表明是要评价一个已经训练好的模型。n2、然后指定模型prototxt<em>文件</em>,这是一个文本<em>文件</em>,详细描述了网络结构和数据集信息。从mnist下面的train_lenet.sh指定的solver对应于examples/mnist/lenet
ResNet-101-model.caffemodel
ImageNet pre-trained ResNet-101的<em>caffe</em>model 来源:https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks中提供的OneDrive链接
caffe训练solver.prototxt文件的参数说明
参考:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5074049.htmlnnsolver算是<em>caffe</em>的核心的核心,它协调着整个模型的运作。<em>caffe</em>程序运行必带的一个参数就是solver配置<em>文件</em>。运行代码一般为nnn# <em>caffe</em> train --solver=*_slover.prototxtnn在Deep Learning中,往往loss function是非凸的,...
Python接口调用已训练好的 caffemodel 测试分类
训练好<em>caffe</em>model后,需要测试模型分类的正确率,<em>caffe</em> 有 python接口,可以调用已训练好的<em>caffe</em>model测试分类。 n有以下几点需要注意:nn1, 需要修改 net.prototxt <em>文件</em>为 deploy.prototxt <em>文件</em>,方法见我的另一个博客。nnnndeploy= '/home/justin/cnn-human/code/deploy.prototxt' #结构文
OpenCV 中使用Caffe中训练好的model
怎么在OpenCV中使用Caffe中训练好的model
利用caffemodel进行mnist分类测试时出现的问题
第一个<em>问题</em>参考这个网站,出现的<em>问题</em>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
MobileNet的caffe模型mobilenet.caffemodel
来源于http://github.com/hollance/MobileNet-CoreML的模型<em>文件</em>,方便google访问限制的小伙伴进行模型<em>文件</em>的下载
openpose的caffemodel文件网盘备份
在编译openpose过程中,有一步会去下载官方预先训练的<em>caffe</em>模型<em>文件</em>到‘源码/model’目录下。nn但是在大陆下载还是很慢的,经常中断,实在不能忍。 n我下载后备份到百度云盘上供大家下载使用: n链接:https://pan.baidu.com/s/1qNB-AZFRL0JeTAmAL_xPSA 密码:t9uunn里面的<em>文件</em>包括:nnpose_iter_584000.<em>caffe</em>model...
resnet-model caffe实现,50层的。请自己调代码
本人刚刚实现的。其中微调模型请去这里下载https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks,模型中的link链接下载,需要翻墙才可以。不要问我为什么。name: &quot;ResNet-50&quot;nlayer {n name: &quot;data&quot;n type: &quot;Data&quot;n top: &quot;data&quot;n top: &quot;label&quot;n include {n ...
Windows下加载CAFFE模型的问题
试着把linux训练的<em>caffe</em> 模型在windows环境下运行起来,因为是自己改过的<em>caffe</em>代码,又只有VS2012,并没有下载官网的windows版本(支持VS2013及以上)。把相应的<em>caffe</em>源码拷过来,配置好各种库(hdf5/protobuf/boost/glog等),使用protoc.exe<em>生成</em>相应的<em>caffe</em>.pb.h和<em>caffe</em>.pb.cc,使用windows的库函数替换了一些函数
删除和修改caffe模型中任意最后一层或者任意层数网络的参数的方法
在<em>caffe</em>中,很多训练完的模型只提取特征,然后比较两个特征的相似度,而不是分类。这n个情况,可以删除<em>caffe</em>模型中的最后一层全连接层,这样可以大大减小模型,因为全连接n层的参数非常多,方法如下:n net = <em>caffe</em>.Net('XX_deploy.prototxt', 'XX.<em>caffe</em>model', 'test');n net.save('XX_remove_the_last_f
caffe在内存中初始化模型 c++
#include &amp;lt;<em>caffe</em>/<em>caffe</em>.hpp&amp;gt;#include &amp;lt;opencv2/core/core.hpp&amp;gt;#include &amp;lt;opencv2/highgui/highgui.hpp&amp;gt;#include &amp;lt;opencv2/imgproc/imgproc.hpp&amp;gt;#include &amp;lt;string&amp;gt;#include &amp;lt;utilit...
深度学习Caffe实战(16)MATLAB实现模型参数权重可视化
前面博客中介绍了怎么样利用MATLAB实现特征图的可视化,那一篇博客中介绍了一个对权重可视化的博客,本来不打算写这个博客了,但是我仔细看了那一篇博客,有点繁琐,所以我又整理了一下用MATLAB实现模型参数权重可视化的部分,这一篇介绍对第一个卷积层权重可视化,下一篇博客介绍Alexnet中2到5卷积层的可视化,请大家注意,只有卷积层才能可视化。 n通过对训练后的模型进行可视化可以判断模型的优劣,怎么判
深度学习之Caffe完全掌握:用C++调用模型之makefile
深度学习之Caffe完全掌握:用C++调用模型之makefilen 使用c++调用已经训练好的模型并不难,因为<em>caffe</em>项目下的examples<em>文件</em>夹有示例,但是编写一个Makefile来单独编译一个调用<em>caffe</em>库的C++<em>文件</em>需要自己来完成。并且<em>caffe</em>依赖复杂,必须处理好。nclassification.cpp<em>文件</em>解析(详情请参看这篇参考文章)#include <<em>caffe</em>/<em>caffe</em>.hp
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
caffe】模型训练中的通道数错误
n主要基于 https://blog.csdn.net/10km/article/details/70160645nn最近针对性地调整了一下数据集,通过从ILSVSC12中抽取一些类<em>生成</em>txt和lmdb用于检测任务。处理办法有机会另写一篇把。n训练时主要遇到了两类错误:nnCHECK(std::equal(top_shape.begin() + 1, top_shape.begin() + 4, ...
caffe模型生成动态链接库dll方法
最近想把项目落地,用到了该方法。看了几篇博文对我启发很大。下面将博文地址贴出来。nn<em>caffe</em>的classification封装dllhttps://blog.csdn.net/u013524303/article/details/81502881nn封装<em>caffe</em>-windows-master为动态链接库 https://blog.csdn.net/sinat_30071459/arti...
自己训练的caffemodel用于测试图片时,出现的问题
<em>问题</em>描述:rn自己用了788张crack images、788张nocrack images,作为训练样本;用了262张crack images、262张nocrack images,作为<em>caffe</em>训练过程中的测试样本。这些图像均为1024*1024分割成的64*64大小的小图像。rn其中的lent_train_val.prototxt<em>文件</em>配置内容如下图所示。rnrnsolver.prototxt
Caffe学习(九)——Blob,Layer,Net实践
前面几节讲到Blob,Layer,Net,下面直接实践看下Caffe中Blob,Layer,Net如何使用和输出。使用<em>caffe</em> minist中实例(输入python命令进入python的交互界面):nn&amp;amp;gt;&amp;amp;gt;&amp;amp;gt;import <em>caffe</em>n&amp;amp;gt;&amp;amp;gt;&amp;amp;gt;net = <em>caffe</em>.Net(&amp;quot;examples/mnist/lenet_train_test.prototxt&am
lstm_lm_iter_110000.caffemodel
这是用https://blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/53114698所介绍的LSTM语言模型小实验训练出来的模型结果,原文博客在https://github.com/jeffdonahue/<em>caffe</em>/blob/recurrent/examples/coco_caption/Caffe language model.ipynb
caffe学习日记--lesson6: 常用的caffemodel下载链接
<em>caffe</em>学习日记--lesson6:<em>caffe</em>modelrnrnrnrn<em>caffe</em>的伯克利主页:http://<em>caffe</em>.berkeleyvision.org/<em>caffe</em>的github主页:https://github.com/BVLC/<em>caffe</em>rnrnrn rnrn<em>caffe</em>的models:rnrnhttp://dl.<em>caffe</em>.berkeleyvision.org/
caffe隐藏网络结构的定义,prototxt文件(待续)
在<em>caffe</em>中,在网络训练和网络使用的过程中,都会涉及到加载网络结构的<em>问题</em>,即<em>caffe</em>中定义的prototxt<em>文件</em>。但该<em>文件</em>包括了几乎所有的网络信息,能否做到隐藏该<em>文件</em>呢?能够想到的有两种方式,1、加密该<em>文件</em>,使用时再解密该<em>文件</em>2、将网络结构使用c++代码实现其中方式2没有做太多的研究,应该比较麻烦。那么加密解密的方式如何实现呢?采用合适的加密算法,解密后变成string,将string解析,变...
【Python】【Caffe】三、生成.npy均值文件《python调用caffe模块》
前言n我们一般都会用<em>caffe</em>提供的make_mean.sh<em>生成</em>prototxt格式的均值<em>文件</em>,并且这个脚本最后也会在终端输出三个均值。n下面代码就是如果将prototxt或者均值转换成.npy格式的均值<em>文件</em>。n一、prototxt转换为npynimport <em>caffe</em>nimport numpy as npnnprototxt = 'doc/mean.binaryproto'nnpy =
将训练好的caffe模型封装成动态链接库提供C++API
&amp;lt;&amp;lt;2018.12.11nn照例先po出两篇博客nnhttps://blog.csdn.net/maweifei/article/details/72811413nnhttps://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/70199480nn现在总结一下主要就是修改<em>caffe</em>自带的classification程序源码,再加上自己训练好的<em>caffe</em>...
caffe 模型修改 加密解密
 encoder:nn拥有自己的加密解密过程,下面只是简单实例,如果实际使用应该使用更加复杂的方式进行。nnnvoid encoder_conv_model(std::string prototxt, std::string &amp;amp;model_path, std::vector&amp;lt;float&amp;gt; &amp;amp; param) {n n <em>caffe</em>::NetParameter netpa...
基于caffe的模型压缩
DeepCompression-<em>caffe</em>nn精简后的日志:nnnstage1nI1102 17:28:31.986773 29076 cmp_conv_layer.cpp:47] CONV THR: 0.115747 0.33nI1102 17:28:31.986806 29076 cmp_conv_layer.cpp:65] sparsity: 0.33nI1102 17:28:31.9881...
caffe中HDF5层及数据生成
HDF <em>文件</em>结构包括一个file id(<em>文件</em>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 (<em>文件</em>号)是一个 32 比特的值,最多占用 HDF <em>文件</em>的头4 个字节。通过读取这个值,应用程序就知道此<em>文件</em>是否是一个HDF <em>文件</em>nnData descriptor block(数据块描述符)包含一个数
操作系统银行家算法两个下载
操作系统的银行家算法实现代码,里面有两个实验报告,······ 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/xqk1010101/2415441?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xqk1010101/2415441?utm_source=bbsseo[/url]
Head First 设计模式 C#版的源码下载
Head First 设计模式 书中的源码都是 Java的,这个是外国技术牛人用 C#实现的Head First 设计模式 书中的源码,希望对 C# 同胞们有所帮助 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/liuhengwinner/2494481?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/liuhengwinner/2494481?utm_source=bbsseo[/url]
windows UI 编程总汇下载
windows UI 编程总汇.doc windows UI 编程总汇.doc windows UI 编程总汇.doc windows UI 编程总汇.doc 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/vipygd/2917096?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/vipygd/2917096?utm_source=bbsseo[/url]
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