登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
程序员的成长之路互联网/程序员/技术/资料共享关注阅读本文大概需要 2.8 分钟。来自：https://mp.weixin.qq.com/s/3cWT8M8kU7UT3UwaVO9Bmg出品 | CSDN整理 | 郑丽媛昨天，我们还在感慨美团元老王慧文、前京东 AI 掌门人周伯文、创新工场 CEO 李开复等AI 大佬陆续入局“中文版 ChatGPT”的混战。不曾想，今天AI大模型领域的创...
本文较为详细的给出了部署yolov5模型到海思sd3403板子上的方法
报错：build_release/tools/caffe: error while loading shared libraries: libopencv_core.so.3.4: cannot open shared object file: No such file or directoryMakefile:542: recipe for target 'runtest' failedmake
【代码】 Ubuntu 20.04.1 安装pycaff。
让深度学习助解码一臂之力
转自https://github.com/ashishpatel26/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Networ...
然后咱把这个点单独摘出来，问了claude，chatgpt，grok，千问，豆包，等等，给出的答案也都是差不多的，然后我就一个一个排错呗，但是可恶的是按照他们给的修改代码，修改后完全不起作用，而且有的给出要修改四五个文件，我都炸了，但是我也可怜兮兮的改了，根本没有效果，还引发了其他的报错。emmm，报错，，把报错发给openhands，没事，小问题，直接解决，自己环境运行有报错，在发给他，ok，小
DNN 深度神经网络这个是读模型的，像我现在用的模型是caffe训练出来的，所以用这个它也有别的框架的接口，比如我们现在看readNetFromCaffe()第一个参数是神经网络配置文件，第二个参数是训练好的模型1代码分析项目由两个py文件组成，一个是bolb_from_images.py这个是主函数，另一个是utils_paths.py这个py文件会在主函数中调用utils_paths只在bol
神经网络层级结构图形化在线网站地址
openpose opencv caffe QT踩坑教训
opencv、visual studio、CMake、CUDA配置时出问题
本文训练模型是在 windows 系统上完成的，在训练模型之前，需要在自己的设备上编译好 caffe 。windows 下编译 caffe 的教程：https://blog.csdn.net/apple_54470279/article/details/124993901为了避免不必要的错误，请在桌面上新建一个文件夹【项目文件夹】，用来存放本次训练的所有文件。建议大家把 caffe-windows
人工智能
根据提示，问题是crop_size的尺寸不匹配，该网络默认crop_size的尺寸是227*227，而我在数据的预处理阶段把数据处理成了32*32，所以会出现这个问题。解决办法：在train_val.prototxt文件中将其修改为32*32后就可以了。...
英文原文链接: U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image SegmentationAuthor—Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas BroxComputer Science Department and BIOSS Centre for Biological Signalling S
ONNX 和 Caffe 都使用 Protobuf 库来序列化和反序列化结构化数据。它们可能需要不同版本的 Protobuf 库，这可能会导致冲突。但如果执行import onnx的时候会报错找不到protobuf，这时候可以执行。ONNX 支持 Protobuf v3.12.2 到 v3.20.1 的版本。此时caffe和onnx都可以正常使用。
caffe学习（10）：交通标志目标检测训练整体流程_超超越越一亿粉丝的博客-CSDN博客先看看COCO数据集格式在COCO中 一个图片对应一个同名的txt，其中，第一个值是类别，COCO中是0 -79 80个类别后四位是中心点 cx cy 图像宽高 的scale,整张图像视为单位1再来看GTSDB标签Public Archive: ff17dc924eba88d5d01a807357d6614c
Ruyi环境搭建与NNIE模型转换与使用一、Ruyi是一个集成 开发环境 ，主 要用于模拟程序运行，模型转换，验证对比。模型转换后，Ruyi提供了一些仿真库，让Ruyi可以仿真模型转换后的模块一样，运行得到相同结果。常用功能仿真即可，我们只需要知道结果，然后跟原模型输出结果做对比即可,甚至更多时候我们只是直接在目标板上跑。关于模型转换后是否精度正确，那么他就需要运行caffe，来加载模型，并跑一张
前言为了缩减本文篇幅，相应的软件仅提供下载地址，不赘述下载过程！windows 下编译 caffe 所需软件或工具（针对本文）：Anaconda 3-4.1.1cmake 3.23.2VS 2015caffe-windows注意所使用的版本要和本文相对应，本文使用【Anaconda 3-4.1.1】来替代【Python 3.5】，直接使用Python会遇到很多问题，而且【Anaconda 3-4.
（1）边长的计算公式是： output_h =（originalSize_h+padding*2-kernelSize_h）/stride +1输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding 0，stride 1），又一层卷积（kernel size 3×...
图片预处理经常用到的一句代码：……if mode == 'tf':x /= 127.5x -= 1.if x.ndim == 3:x = np.expand_dims(x, 0)return xif mode == 'custom':x /= 255if x.ndim == 3:x = np.expand_dims(x
按装所需要的库
最近在做一些使用深度学习网络SSD（single shot multibox detector）的Caffe版本进行物体识别的工作。
caffe在训练的时候遇到 no CUDA-capable device is detected的问题解决办法：查看驱动版本号cd /usr/src如下：这里我的版本号是418.74sudo apt-get install dkmssudo dkms install -m nvidia -v 418.74然后再次输入nvidia-smi熟悉的界面就回来了...
收集整理，感谢以下作者的解释。在设计pytorch网络结构的时候，务必注意下面几个点，防止训了很久的模型转成caffe不能用的情况。#1、q&a:#0929_1 pytorch 中的ceil mode 为false，则默认当奇数数feature size时，去掉多余的边的数据再进行maxpool；反之当ceil mode为true，则保留多余边数据，再maxpool#规避 maxpool
运行snpe-dlc-graph-prepare触发在提供的模型上生成 HTP 图，并将生成的缓存添加到 HTP 记录到 DLC 中。在所有情况下，SNPE snpe-dlc-quantize 工具都会创建记录，这些记录存储有关 HTA 子网的元数据以及 HTA 编译器为指定部分生成的编译二进制文件。例如，以下命令将 Inception v3 DLC 文件转换为量化的 Inception v3 D
我的知名围棋APP忘忧围棋的开发者(www.gog361.com),一直想做一个可以通过手机拍摄识别死活题的功能，前后经过了半年时间的折腾，终于上线这个功能。这个过程很艰辛，并且踩了还不少的坑，所以记录下这个过程。应用的场景有以下几种1. 小孩子在学围棋的时候，家长是不懂围棋的，老师给的题目在书本上，家长可以拍照识别题目并通过AI解题2. 在现实中下棋的时候，棋局结束的时候数子，或者棋局中间的时候
可以直接获取yolov3和yolox的模型转成caffe模型的虚拟机，无需将时间用在搭建开发环境上，让更多的精力实现更有价值的学习。模型转换的虚拟机：链接：https://pan.baidu.com/s/1xiB3n7WxYIz8BqzojfsXyw提取码：42lq包括：YOLOv3、YOLOv3-spp、YOLOv3-tiny的模型输入模型输出模型模型转换caffe模型
[1%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/sigmoid_cross_entropy_loss_layer.cpp.oIn file included from /home/lzh/Caffe/hed-master/include/caffe/common.hpp:19:0,from /home/lzh/Caffe
本篇博客主要介绍`Caffe`的模型定义文件`.prototxt`及如何将`Caffe`的模型权重文件`.caffemodel`转为`PyTorch`的`.pth`。
这是因为cudnn8里没有cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm()这个函数了，改成了cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm_v7()，也没了CUDNN_CONVOLUTION_FWD_SPECIFY_WORKSPACE_LIMIT这个宏定义，这些都是API不兼容，但是NVIDIA声明cudnn8不支持了，caffe的代码也没人去更新
1、出现问题：训练faster rcnn时出现如下报错：File "/py-faster-rcnn/tools/../lib/datasets/imdb.py", line 108, in append_flipped_imagesassert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()AssertionError2、问题分析：检查自己数据发现，左
首先建立一个net，net有多层构成，层有不同的类型。网络结构定义在.prototxt文件中。下面详细介绍：1. 数据层即输入层。在caffe中数据以blob的格式进行存储和传输，在这一层中是实现数据其他格式与blob之间的转换，例如从高效的数据库lmdb或者level-db转换为blob，也可以从低效的数据格式如hdf5或者图片。另外数据的预处理也在本层实现，如减去均值, 放大缩小, 裁剪和
编译proto和proto相关用法1.编译proto的问题重装protoc可参考 https://blog.csdn.net/u013498583/article/details/74231058查看当前protoc版本： protoc --version查看protoc安装位置：which protoc查找protoc相关文件：sudo find / -name protoc编译proto文件p
在使用CAD绘制图形时，经常需要调整对象的位置，MOVE命令可以帮助大家精确地把对象移动到不同的位置。接下来我们以一个实例的操作过程来给大家展示一下在CAD中使用MOVE命令改变对象位置的方法！打开一个图形文件，如下图所示，同时打开状态栏的对象捕捉、极轴追踪、对象追踪和动态输入。通过鼠标滚轮放大图形上部，在没有执行命令的情况下选择整个单人床图块，此时会显示图块可以操作的夹点。单击单人床右上角的夹点
血泪教训，openpose安装了一周，才安装成功，接下来说一下如何成功地安装编译openpose。由于我是在服务器上这个应用，系统的CUDA和Cudnn都已经事先安装好了，所以我接下来的教程都是在cuda和cudnn已经安装成功的基础上进行的。根据openpose的官方guthub上的安装指南https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/...
在线地址：https://convertmodel.com/?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg
Caffe环境安装和配置(CPU)1、介绍Caffe，全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，是一个兼具表达性、速度和思维模块化的深度学习框架。由伯克利人工智能研究小组和伯克利视觉和学习中心开发。虽然其内核是用C++编写的，但Caffe有Python和Matlab相关接口。Caffe支持多种类型的深度学习架构，面向图像分类..
http://ethereon.github.io/netscope/#/editor复制prototxt，shift+enter 即可或者利用caffe/python 中的 draw_net.py。python draw_net.py –rankdir TB /Users/eclipsycn/Documents/resnet-protofiles-master/ResNet...
目录目录第一步在caffeproto中添加LayerParameter相关参数第二步实现layer的cpphpp文件第三步测试原文链接在caffe中新建layer主要遵从一下几步：在caffe.proto中添加LayerParameter相关参数编写实现layer函数，包括hpp、cpp和cu文件有时需要在修改layer_factory调试由于项目需要，这里主要是把Faste
caffe
——caffe
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
天启AI社区
讯飞AI开发者社区
2048 AI社区
