Caffe_Manual/get_features.cpp根据反馈，专门写了个cpp文件，可以一次前向，同时完成多层的特征提取、最后的概率输出以及Top标签输出，见get_features.cpp文件：/*** usage: get_features.exe feat.prototxt H:\Mod...
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2015-08-11 21:19:06
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Caffe C++使用教程Caffe使用教程by Shicai Yang（@星空下的巫师）on 2015/08/06初始化网络#include "caffe/caffe.hpp"#include #include using namespace caffe;char *proto = "H:\\Mo...
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2015-08-09 20:18:10
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通常情况下，只有高端用户才会经常用到终端应用。这并不意味着命令行非常难学，有的时候命令行可以轻松、快速的解决问题。相信所有Mac用户都尝试过命令行，今天为大家带来9个非常实用的命令行操作。一些命令行需要安装Xcode之后才可以实用，Xcode在Mac App Store中免费供应。1.使用caffe...
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2015-08-09 01:44:19
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Alex 网络的源码：https://code.google.com/p/cuda-convnet/https://code.google.com/p/cuda-convnet2/伯克利大学公开的，训练出来的模型：http://dl.caffe.berkeleyvision.org/
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2015-08-06 00:15:46
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6、在python中使用已经训练好的模型。Caffe只提供封装好的imagenet模型，给定一副图像，直接计算出图像的特征和进行预测。首先需要下载模型文件。Python代码如下：from caffe import imagenetfrom matplotlib import pyplot# Set ...
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2015-08-05 20:22:00
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安装caffe时，protobuf在使用import caffe时，python版的会提示protobuf的问题，原因是因为protobuf的安装是用python-proto，而在安装anaconda后，所有的python都又用的是anaconda的，因此需要将protobuf换anaconda的版...
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2015-07-31 08:58:14
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在caffe提供的例程当中，例如mnist与cifar10中，数据集的准备均是通过调用代码自己完成的，而对于ImageNet1000类的数据库，对于高校实验室而言，常常面临电脑内存不足的尴尬境地。而对于应用者而言，用适合于自己条件的的数据集在caffe下训练及测试才是更重要的。所以我们有必要自己做数据库以及在caffe上训练及测试。
1，数据准备
在data中新建文件夹myself，我们截取了I...
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2015-07-29 19:22:20
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因为毕设需要，我首先是用ffmpeg抽取某个宠物视频的关键帧，然后用caffe对这个关键帧中的物体进行分类。1.抽取关键帧的命令：E:\graduation design\FFMPEG\bin>ffmpeg -i .\3.mp4 -vf select='eq(pict_type\,I)',setpt...
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2015-07-26 18:53:22
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基于Pre-Train的CNN模型的图像分类实验MatConvNet工具包提供了好几个在imageNet数据库上训练好的CNN模型，可以利用这个训练好的模型提取图像的特征。本文就利用其中的 “imagenet-caffe-ref”的模型，提取图像特征(softmax前一层的输出，4096维)，在几个...
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2015-07-23 21:33:15
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