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cmake -DUSE_CUDNN=1 -DUSE_NCCL=1 -DCUDA_ARCH_NAME=Manual -DCUDA_ARCH_BIN=“50 52 60 61”
编译caffebuild_win.cmd出现这个问题需要修改caffe文件夹下cmake\cuda.cmake原因是gpu版本不支持cuda8.0卸载cuda8.0 安装cuda10.0参考博客 1.https://blog.csdn.net/u014629875/article/details/787043192.https://blog.csdn.net/xiakejiang/article/
在2080ti安装caffe的时候，编译报错了的，主要是ARCH不支持compute_75，这个主要还是cuda的版本过低导致的，要使用大于9.0的版本各个cuda版本和arch对应的情况Turing Compatibility Guide :: CUDA Toolkit Documentation (nvidia.com)https://docs.nvidia.com/cuda/turing-c
ubuntu18.04 CUDA10.1 docker中安装caffe-ssd教程前言一、caffe-ssd是什么？二、使用步骤1.总体环境介绍2.创建docker与安装配置3.caffe-ssd环境的搭建总结前言在unbutu中配置显卡环境，docker容器的使用，以及搭建caffe-ssd深度学习的环境，最后训练自己的数据得出模型是一件困难的事情。经过一个多星期不断调试环境反复修改，作者本人终
给新手的12大深度学习开源框架快速入门项目1 概述1.1开源框架总览1.2 如何学习开源框架2 开源框架2.1 Caffe2.2 Tensorflow2.3 Pytorch来源：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3NDIyMjM1NA==&mid=2649032257&idx=1&sn=4b34be53841f6d4ecbec5056f
首先确保CUDA，CUDNN已经安装配置好1. 创建虚拟环境：conda create –n py2ssd python=2.7 （我的虚拟环境名为：fdpy2）2.安装基础库：sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-com
重要说明Q&A：1、PerfDog无法检测到手机?Android平台：请开启Debug调试模式(华为设备，需要先开启开发者选项中的 "仅充电"模式下允许ADB调试选项 ，再开启usb调试)。以上还不行，请重新打开PerfDog软件及重启手机。以上还不行，请确认PC上ADB可能被独占(自动化测试框架、Android Studio工具等)，请关闭工具及ADB.exe。以上还不行，请用手机管家或
不小心把系统/usr/lib/x86_64-linux-gnu文件夹下的libboost_python38.so.1.71.0文件删除了
NCNN模型测试将Caffe、Pytorch等训练的模型转成NCNN模型（*.param和*.bin）之后就可以读取图像并执行推理任务了。一、定义一个网络对象并加载模型参数加载模型参数的方法有三种：1. 直接加载转好的*.param和*.bin文件ncnn::Net net;net.load_param("./mymodel.param");net.load_model("./mymodel.bi
1.性能:内存+cpu+流量+电量启动速度+流畅度+稳定性2.内存关注:实际使用内存(PSS )私有内存3.内存常见问题内存泄漏:申请内存无释放内存。内存溢出:日申请内存时，无内存可用。案例流量优化策略:数据的压缩不同数据格式的采用控制访问的频次只获取必要的数据缓存机制针对不同的网络类型设置不同的访问策略。
目录kiit数据集转voc文件结构转换代码训练过程修改 *train.ptstage1_fast_rcnn_train.ptstage1_rpn_train.ptstage2_fast_rcnn_train.ptstage2_rpn_train.ptfaster_rcnn_test.pt修改pascal_voc.py修改迭代次数开始训练测试修改\tools\demo.py运行参考链接本文默认你已.
前言：原本这个项目是在jetson nano上进行的，但发现jetson nano的性能太低，因此更换了更高性能的板子。前几天小伙伴找我说，无法正常绘制字体，此时才注意到他们竟然没使用显卡硬件加速。因此接下来的几篇文档是编译硬件加速相关的库，可供大家参考本次编译的，是带CUDA加速的opencv4.5.4假设Qt已正常安装，笔者使用的版本是Qt5.15.2 gcc版一、安装需要的软件1.安装git
由于近期项目需要又拾起老本行，在新的嵌入式平台上复现了MobileNet-SSD网络，以及使用Intel RealSense D435深度相机进行实时检测的全部流程。现将编辑过程中遇到的所有问题进行总结，便于后期归档与查询。
使用cv2.dnn实现GoogleNet图像分类
文章目录前言开始实现人脸检测1·数据格式1·1制作人脸图片1·2制作标签前言目标：给出图片，用框框住人脸部分开始实现人脸检测1·数据格式1·1制作人脸图片已经分好类存储的人脸和非人脸图片标签格式aaa.jpgx1,y1x2,y2后两者坐标代表了一个标注的人脸框，需要机器学习其中的特点我们需要自己准备数据吗？如果是我们自己的项目当然如此，如果是学习，其实我们想做的前人已经努力过了，可以直接使用他们标
显卡驱动&cuda&pytorc版本都要相对应！安装顺序1、安装显卡驱动https://blog.csdn.net/lihe4151021/article/details/90083431?spm=1001.2014.3001.5506验证：nvidia-smi查看显卡驱动安装信息2、安装cuda&cudnnhttps://blog.csdn.net/qq_39248298
功能描述：读取文本文件中的学生学号和姓名，然后单击按钮“开始”在界面上滚动名单，单击按钮“停”停止滚动并语音提示“请***回答问题”。1、首先准备一个文本文件，保存学生信息，如图2、安装扩展库pywin32和speech，然后修改一下speech.py文件使得适用于Python 3.x，重点修改之处如图，3、编写程序近期有很多朋友通过私信咨询有关Python学习问题。为便于交流，点击蓝色自己加入讨
Batchnorm解决的问题：机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢？BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同的分布。如果ML系统实例集合<X,Y>中的输入值X的分布老是变，这不符合IID假设
转载自公众号【谈人工智能】，转载请联系授权语音交互是指人与人、人与设备之间，通过自然语音进行信息传递的过程。人与人之间通过语音来传递信息、交流感情等等，其实就是一种最基本的人与人之间的语音交互。为什么VUI这个概念（Voice User Interface）在最近几年又变得的火起来了呢？因为人们发现除了人与人之间可以通过语音来交互之外，已经可以慢慢地对一些智能设备（如手机、智能音箱、车载系统等），
深度学习推理框架，方便开发者在设备上部署AI应用。
基于 NSFW Model 色情图片识别鉴黄 后面更新视频检测
基于OpenPose的坐姿识别简单说，就是提取18个身体关节和17条连接关节的线，作为提取到的坐姿特征。介绍坐姿识别方法可以分为两类:基于传感器的方法和基于图像的方法。构建数据集一个提取人体姿势的工具是OpenPose。OpenPose人体姿态识别项目是卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University, CMU)基于卷积神经网络和监督学习开发的一个开源库，在caffe[14]框
源码编译安装openpose，使用pythonapi
在RKNN上实现人脸识别过程。模型采用RetinafaceMobilefaceNet。采用Python代码 在线实现
前言本文记录ubuntu18.04下openpose的安装过程。参考官方文档配置如下：CPU：i3-10100内存：DDR4 16GChipset：Q470GPU:RTX 2060 super 8GB一、安装前设置安装ubuntu18.04.5操作系统，为了加快安装依赖时的速度，可以将apt源更换为阿里源。root@AI-S2000:/home/ubuntu# mv /etc/apt/source
from 《tensorflow learn in one day》 by Krishna Rungta
我们将网络输出（包含 1000 个 ILSVRC2012 图像类别中每个类别的概率）放到 prob blob 中。在本教程中，你将学习如何使用 opencv_dnn 模块，利用 Caffe 模型动物园中的 GoogLeNet 训练网络进行图像分类。在前向传递过程中，会计算每个网络层的输出，但在本例中，我们只需要最后一层的输出。形状的四维 blob（即所谓的批处理）。将这些文件放到本程序示例的工作目
WindowsDNN模块需要opencv版本是3.3以上。配置VS环境加入opencv路径。代码逻辑：预设文件加载路径；加载图片；读取标签文件类别名称，存储到vector变量中。API调用caffe模型；输入图片数据需要格式转换；前向推理模型，得到结果；对结果数据进行reshape，找到结果中比例最大值位置信息；打印对应位置类别名称；main.cpp#include <opencv2/ope
问题:之前用conda 安装的OpenCV：使用OPenCV的dnn模块报错：net = cv2.dnn.readNet(args[“model”])cv2.error:OpenCV(3.4.2) C:\Miniconda3\conda-bld\opencv-suite_1534379934306\work\modules\dnn\src\dnn.cpp:3044: error: (...
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是通过计算机系统模拟人类智能的技术，涵盖学习、推理、问题解决和决策等能力。其核心目标是让机器执行通常需要人类智慧的任务。如需更具体领域的细节（如技术实现或行业案例），可进一步说明需求。函数获取用户输入的内容，存储在变量。函数获取用户输入的内容，存储在变量。将输入内容转换为大写，存储在。将输入内容转换为大写，存储在。函数输出处理后的结果
Caffe是由伯克利人工智能研究（BAIR）开发的深度学习框架，它是一个清晰、高效的框架，特别适合于卷积神经网络（CNN）的快速实现。Caffe强调速度和内存效率，这使得它在处理大规模图像数据时表现出色。它采用了一种基于protobuf的配置文件来定义网络结构和训练参数，这种方式简洁明了，易于理解和修改。在Caffe中，网络结构通过.prototxt文件定义。
训练自己的模型
sudo apt install libgtk2.0-dev pkg-configcmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DBUILD_SHARED_LIBS=ON -DBUILD_opencv_python3=OFF DBUILD_opencv_python2=OFF -DWITH_CUDA=OFF ..
根据提示，知道是google-apputils没有安装，于是安装"sudo python -m pip install google-apputils"，安装完之后，再执行命令"sudo python -m pip install -r requirements.txt"没有出现错误，大功告成！
来源：深度学习初学者本文多图，建议阅读5分钟本文为神经网络可视化工具集锦。1. draw_convnet一个用于画卷积神经网络的Python脚本https://github.com/gwding/draw_convnet2. NNSVGhttp://alexlenail.me/NN-SVG/LeNet.html3.PlotNeuralNethttps://github.com/HarisIq...
利用opencv源文件安装时，可能会遇到缺少各种下载资料，在这里给大家附上链接。如果不报错的话默认是下载到 /home/bishuai/opencv-4.1.0/build/downloads/xfeatures2d/文件夹下。链接：https://pan.baidu.com/s/1FepQLrL2v_0FZrp3ZR8XSA提取码：bs0a里边有xfeatures2d下缺少的boostdesc_
**错误：**最近在复现同事的项目时，发现从第一次迭代到结束训练，网络精度基本为1，损失基本为0。**原因：**检查了相关文档，发现在制作标签文档时将标签相同数据写在了一起，导致前期读入数据时全是一个标签，误导了模型。**解决：**因此，为了保证模型效果，在准备训练集时，相关的内容尽量打乱后再放入网络。random.shuffle(data)...
绝大部分是像[0.99680.00000.00010.9970]这样的输出，所以只要输出中的某个元素大于一定的值，例如0.7，我们就认为这个元素是1，即是有某种炎。像着4个元素分别表示：是否肺炎，是否肝炎，是否肾炎，是否胆炎，1表示是，0表示不是。3，所以一般神经网络的输出要按一定的标准定义成另一种输出（像上面说的），看调整后的输出和期望输出是否一致，一致的话算正确，不一致算错误。其实神经网络的准
Caffe模型转昇腾离线模型（OM）的核心流程摘要：通过ATC工具将Caffe模型（.prototxt+.caffemodel）转换为昇腾处理器支持的.om格式，类似将传统菜谱翻译成智能厨具的标准化指令。关键步骤包括：指定芯片型号（--soc_version）、输入尺寸（--input_shape）等参数；使用MindStudio可视化工具辅助转换；通过AscendCL验证模型精度。常见问题如算子
说技术有点过了，不然怎么把各位骗进来呢，哈哈哈！！！不过确实真的不难，就是要处理好各种对应关系，废话不多说，上！额，计划有变，时间不多，希望能看懂，具体可以参考我的github仓...
参考的官方配置文档：GitHub - BVLC/caffe-windows1、环境准备环境清单：操作系统：Windows10Windows版Caffe源码Visual Studio 2015CMakePython3.5依赖包显卡：NVIDIA GeForce GTX 1650CUDA & cuDNN详细操作：①Windows版Caffe源码：官网下载，下载解压后，文件名是caffe-win
Ubuntu 新手初步探索，边学边整理边记录
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