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通常我们在训练模型时可以使用很多不同的框架，比如有的同学喜欢用 Pytorch，有的同学喜欢使用 TensorFLow，也有的喜欢 MXNet，以及深度学习最开始流行的 Caffe等等，这样不同的训练框架就导致了产生不同的模型结果包，在模型进行部署推理时就需要不同的依赖库，而且同一个框架比如tensorflow 不同的版本之间的差异较大， 为了解决这
安装之前，先简单了解一下CUDA和cuDNN：CUDA (ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学
win10安装配置openpose骨骼关键点检测项目，并提供一个简单的示例对openpose如何处理图片，以及如何获取openpose处理后的图片和骨骼关键点信息进行演示。同时翻译介绍了openpose中较为重要的一些参数。
1 昇腾AI解决方案介绍视频：课程地址1.1 华为全栈全场景1.2 Ascend系列处理器310处理器用在 推理场景，910处理器用在 训练场景1.3 Atlas系列产品2 环境部署（Atlas200DK）视频：课程地址参考：Atlas200DK分设系列第一章–20.0.RC1版本安装指南2.1 初见开发板2.2开发&运行环境搭建总览2.2.1 安装ubuntu18.042.2.2 配置u
Center Loss是通过将特征和特征中心的距离和softmax loss一同作为损失函数，使得类内距离更小，有点L1，L2正则化的意思。最关键是在训练时要使用2个Loss函数：Softmax Loss+ lamda* Center Loss
将KITTI数据集转化为ROS bag包——kitti2bag使用教程kitti2bag是把kitti的数据转换成rosbag的工具。本文主要记录下如何使用该工具，省的以后会忘掉。1.安装kitti2bagpip install kitti2bag注意这一步安装如果报错，建议首先尝试关闭代理，并重启计算机2.下载KITTI数据集KITTI 数据集官网：http://www.cvlibs.net/d
DS-SLAM是一款基于orb-slam2改进的剔除动态物体实时定位建图程序，本文主要功能为复现DS_SLAM，并将整体编译流程通过详细代码方式进行分享。
前言最近几天尝试着不用框架写一个卷积神经网络，后来代码写完之后发现运行的速度实在是太慢，分析了一下发现主要的时间都花在了卷积层上。于是查找各种资料，学习了两种现在主流的快速卷积算法，写此文主要记录一下其中的要点，在学习过程中遇到的问题。FFT如果学过或者了解过信号的，你肯定肯定，空间域中矩阵的卷积运算，实际上等价于频率域中两个矩阵对应元素相乘，关于怎么进行快速傅里叶变换,我之前的文章已经讲述...
论文巧妙地基于one-stage目标检测算法提出实时实例分割算法YOLACT，整体的架构设计十分轻量，在速度和效果上面达到很好的trade-off。 来源：【晓飞的算法工程笔记】 公众号论文: YOLACT: Real-time Instance Segmentation论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.02689论文代码：https://githu...
相关文件可见：https://github.com/ydwen/caffe-face主要包括4个步骤：（1）src\caffe\caffe.proto里添加消息机制：proto格式的ID号（要求ID号唯一，不与其他ID重合即可）及相应定义 在message LayerParameter{}中添加如下ID号： optional CenterLossPar...
注：本文主要介绍的是如何在ubuntu16.04系统下安装caffe以及可视化工具digits，至于cuda和cudnn的安装配置在我前一篇文章http://blog.csdn.net/cdwxx1234/article/details/75136657已经介绍了，此文不再重复。不多说了，我们开始吧！一．必要依赖包安装sudo apt-get install build-essenti
ObjectDatasetTools代码链接： link.该方法用于RGB-D 相机拍摄的对象序列创建目标的分割、边界框标签和 3D 重建对象网格 (.ply)。安装：环境是Ubuntu16.04和python2.71.更新安装sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade2.建议创建python2.7的conda虚拟环境，并安装如下包sudo apt instal
作者：薛云峰(https://github.com/HolidayXue)，主要从事视频图像算法的研究，就职于浙江捷尚视觉科技股份有限公司担任深度学习算法研究员。本文来源微信公众号：深度学习大讲堂。原文：深度学习框架Caffe源码解析相信社区中很多小伙伴和我一样使用了很长时间的Caffe深度学习框架，也非常希望从代码层次理解Caffe的实现从而实现新功能的定制。本文将从整体架构和底层实现的视角，
caffee:https:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose添加链接描述这是openpose的原始版本，也是最好用的keras版本：https://github.com/michalfaber/keras_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation添加链接描述同样很流畅，与caffe...
自己编写程序，将手写图片送入训练得到的lenet模型，评估识别结果。代码https://github.com/lhnows/mnisTest如果自己的caffe是用CMakeLists编译安装的，这样的话，可以运行如下的CMakeLists来编译自己的调用了caffe库的程序CMakeLists.txtcmake_minimum_required (VERSION 2.8)PROJECT
caffe学习笔记10：源码阅读步骤本文系转载，原文地址https://ymgd.github.io/codereader/2016/10/20/caffe_sourcecode_analysis/caffe学习笔记10：源码阅读步骤1.Caffe代码结构1.1总体概述1.2代码阅读顺序建议1.3源码主线结构图1.4代码细节1.4.1caffe.proto1....
DL开源框架Caffe | 模型微调 （finetune）的场景、问题、技巧以及解决方案
前言本文作者总结了自己参与Pytorch到ONNX的模型转换转换工作中的经验，主要介绍了该转换工作的意义，模型部署的路径以及Pytorch本身的局限。作者：立交桥跳水冠军@知乎仅用于学术分享，若侵权请联系删除之前几个月参与了OpenMMlab的模型转ONNX的工作（github account: drcut），主要目标是支持OpenMMLab的一些模型从Pytorch到ONNX的转换。这几个月虽.
安装教程：https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-Installation-Guide注意就是使用anaconda的话就把makefile.config里面python关于anaconda的全部取消注释即可问题：proto版本问题：1. sudo protoc --version 和 protoc --version这两个是不一样的：ht
1,获取源码git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn.git2，替换老版本cudnn文件，用最新caffe源码的以下文件替换掉fast_rcnn的对应文件include/caffe/layers/cudnn_relu_layer.hpp,src/caffe/layers/cudnn_relu_la...
准备工作Faster-RCNN源码下载地址：Matlab版本：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnnPython版本:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn本文用到的是Python版本，在Linux下运行。Matlab版本的训练过程：http://blog.csdn.net/...
https://github.com/gklz1982/caffe-yolov2
windows平台下深度学习工具的选择及theano的安装2016年是人工智能、智能驾驶、智能家居等等一系列元年的开端，我自然也没什么能力去定义什么元年，更没什么眼界去畅想什么未来，我只想谈谈这一年以来自己的所闻所感。自从google在2015年开放Tensorflow开源代码以来，机器学习库的开源之路得到蓬勃发展。但tensorflow一开始只支持linux和osx系统，2016年底开始支持w
1.首先直接从GITHUB 下载windows-caffe代码[https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows](https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows)git clone -b windows https://github.com/BVLC/caffe.git caffe-windows(注意，这里一定...
转自：http://yufeigan.github.io/下载caffe后，caffe文件夹下的文件目录结构如下图：这里，最重要的三个文件夹就是include, tools, src。在源码解读中会对里面的文件代码一一介绍，这里给出src文件的结构：src中的每个.cpp文件对应include文件中的头文件。在编译完成后，会生成build文件夹。这个文件的目标文件指向一个debug或者releas
01 资源vs2015 update3，git，cmake，opencv3.3.0。opencv\samples\dnn\fcn_semsegm.cpp。这个demo需要使用4个文件：fcn8s-heavy-pascal.prototxt、pascal-classes.txt、rgb.jpg、fcn8s-heavy-pascal.caffemodel。fcn8s-heavy-pasc
OpenPose 人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以 caffe 为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用，基于它的实例如雨后春笋般涌现。人体姿态估计技术在体育健身、动作采集、3D试衣、舆情监测等领域具有广阔的应用前景，人们更加熟悉的应用就是抖
为了学习Caffe新买了笔记本，安装cuda时遇到了很多问题，不过好在都成功的解决了。网上有很多cuda的安装教程，每个人的电脑配置不同遇到的问题也不一样，现在就我自己的安装配置情况总结一下具体的安装步骤，因为有同学的正确指导，在实际的安装过程中并没有遇到什么特别大的难题，每一步都很仔细，都查清楚了才开始执行下一步：笔记本主要参数笔记本型号：惠普WASD 15-AX0
1.下载caffe-ssdcd ssd # ssd是一个空的文件git clone https://github.com/weiliu89/caffe.gitcd caffegit checkout ssd #检查分支2.编译前准备：Makefile.configcp Makefile.config.example Makefile.config不谈版本的编译都不是好编...
转自：https://blog.csdn.net/thy_2014/article/details/51659300参考官方网址：http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb本文接着介绍如何在将caffe前馈时的中间结果显示出来。1 提取中间的...
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