caffe的运行提供三种接口：c++接口（命令行）、python接口和matlab接口。本文先对命令行进行解析，后续会依次介绍其它两个接口。 caffe的c++主程序（caffe.cpp)放在根目录下的tools文件夹内, 当然还有一些其它的功能文件，如：convert_imageset.cpp, ...
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2018-10-11 14:24:40
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本来SSD做测试的Python接口用起来也是比较方便的，但是如果部署集成的话，肯定要用c++环境，于是动手鼓捣了一下。 编译用的cmake，写的CMakeList.txt，期间碰到一些小问题，简单记录一下问题以及解决方法。 当然前提是你本地的caffe环境没啥问题。各种依赖都安好了。。 1.erro ...
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2018-10-09 12:20:05
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详细Ubuntu18.04,CUDA9.0,OpenCV3.1,Tensorflow完全配置指南 问题1：使用Cmake编译opencv源码 原因解析：cuda9不再支持2.0架构 参考： OpenCV3.3+CUDA9.0+Cmake3.9 环境搭建 在opecv-3.1.0/cmake下： cm ...
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2018-10-05 16:04:42
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这里，我是将Caffe中im2col的解析过程直接拉了出来，使用C++进行了输出，方便理解。代码如下： 多通道卷积的图像别人已经给过很多了，大家可以搜到的基本都来自于一篇。这里附上一个我自己的理解过程，和程序的输出是完全一致的 ...
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2018-10-01 23:12:58
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首先，使用cmake配置、生成caffe的vs2015工程时，设定生成python接口，即BUILD项->BUILD_python、BUILD_python_layer： 然后VS编译生成python接口： 其中_caffe.pyd就是接口文件，这个需要编译生成，有了它意味着pycaffe已经准备好 ...
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2018-09-23 18:15:30
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caffe所用protobuf版本为2.6.1可以自己编译，github上面下载对应的版本，之后根据readme--C++ Installation - Unix进行编译可以放在个人目录，方法：configure时指定prefix，readme的46行。之后运行readme的27~29行修改个人根目 ...
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2018-09-21 11:35:42
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让TensorFlow飞一会儿 面对大型的深度神经网络训练工程，训练的时间非常重要。训练的时间长短依赖于计算处理器也就是GPU，然而单个GPU的计算能力有限，利用多个GPU进行分布式部署，同时完成一个训练任务是一个很好的办法。对于caffe来说，由于NCCL的存在，可以直接在slover中指定使用的 ...
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2018-09-19 16:21:26
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编译caffe动态链接库，在vs下引用时缺少boost的相关运行库，dependency下也没有找到，于是自己本机编译boost库： step1 打开vs命令行工具 在启动菜单下找到vs的文件夹，有一个 VS2015 X64 本机工具命令提示符 ，运行bootstrap.bat，得到b2.exe，b ...
转自https://blog.csdn.net/u014114990/article/details/50767786 从NIN 到Googlenet mrsa net 都是用了这个，为什么呢 发现很多网络使用了1X1卷积核，这能起到什么作用呢？另外我一直觉得，1X1卷积核就是对输入的一个比例缩放， ...
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2018-09-14 00:01:04
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转自https://blog.csdn.net/u011204487/article/details/76026537 LRN全称为Local Response Normalization，即局部响应归一化层，具体实现在CAFFE_ROOT/src/caffe/layers/lrn_layer.cp ...
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2018-09-13 01:10:13
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