SSD就不多介绍了，是今年非常流行的Object detection 模型：对各大数据集的测试结果如下表。 首先要git weiliu版本的caffe 然后在unbantu上对caffe进行配置，百度一下教程 首先要准备VGG16 的模型without fc layer 的版本，下载地址:https ...
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2018-09-08 18:22:37
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一、ubuntu系统下安装完caffe后，安装 jupyter notebook。 在终端中执行，安装指令： sudo pip install jupyter 安装完成后运行 notebook : sudo pip install jupyter 安装完成后运行 notebook : jupyter ...
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编程语言 时间：
2018-09-05 10:28:32
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编译caffe时候遇到 fatal error: error writing to /tmp/ccgZnIql.s: No space left on device 我也是df -h，查看的确是/tmp的太小了 所以就在/home下新建了个/tmp 还是不可以 解决：： 反正我得是sudo su 切 ...
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2018-09-04 17:10:30
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继续layer的学习。 cafee中的卷积层: param：只有一个为权重的学习率，两个的话第二个为bias的学习率，最终的学习率需要这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。 num_output:卷积核个数 kernel_size": filter size,如果 h ...
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2018-09-04 13:55:40
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在深度学习零率，caffe是一个非常高效的的图像处理框架，结合了nvidia的cuda，cudnn加速技术，非常适合进行AI CNN方向的图像分类，回归，分割等。 但是由于caffe的教程较少，而且配置比较复杂，可能用的人没有tf那么广泛。 昨天在Ubantu14.04上配置了caffe, CUDA ...
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2018-09-04 11:40:06
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caffe安装好后lib没有配置到/usr/lib或/usr/local/lib中，需手动配置： https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/issues/148 ...
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移动开发 时间：
2018-09-02 01:55:09
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主要是遇坑了，要记录一下。 solver算是caffe的核心的核心，它协调着整个模型的运作。caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件。运行代码一般为 在Deep Learning中，往往loss function是非凸的，没有解析解，我们需要通过优化方法来求解。solver的主要作用 ...
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2018-08-30 16:53:27
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#coding=utf-8 import h5py import numpy as np import caffe #1.导入数据 filename = 'testdata.h5' f = h5py.File(filename, 'r') n1 = f.get('data') n1 = np.arr... ...
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编程语言 时间：
2018-08-30 14:24:37
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SSD Tensorflow 工程角度配置 [TOC] Download from the github 完成以后查看 . ├── caffe_to_tensorflow.py ├── checkpoints │ ├── ssd_300_vgg.ckpt.data 00000 of 00001 │ ...
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2018-08-29 14:41:07
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Reshape层：(改变blob的形状，N,C,W,H) Reshape layer只改变输入数据的维度，但内容不变，也没有数据复制的过程，与Flatten layer类似。 输出维度由reshape_param 指定，正整数直接指定维度大小，下面两个特殊的值： 0 => 表示copy the re ...
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2018-08-26 16:45:14
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