CAFFE 交流

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源 从当年流行的”编程高手必读Linux源码“,到市面上各色各样的XXX源码解析.剖析,我们已经看过太多太烂的源码分析. 读一份源码最痛之处在于,突然蹦出一大段代码,数据结构一个认不得,也不知道变量从何而来,函数更看都不懂. 似乎,那些很烂的作者,总喜欢迎难而上,你越不喜欢大段代码,他就每次首先贴一大段代码. 丝毫不对顺序做优化,也不知道标记出什么是重要的,什么是不重要的,连一份概况都没有. 这不叫源码分析,这叫随堂笔记. 高中时候,曾经拜读过侯捷老师的<深入浅出MFC>,其中最有趣的是它的第

架构师小组交流会:每期选择一个时下最热门的技术话题进行实践经验分享. 邀请到了 Polarr 联合创始人宫恩浩.搜狗大数据总监高君.七牛云 AI 实验室负责人彭垚,对深度学习框架选型.未来趋势展开了交流. 自由交流 Polarr 宫恩浩 我是宫恩浩,现在在斯坦福在读,主要做深度学习研究,特别是医学影像相关的研究.同时也在一家创业公司,国内叫泼辣修图,在美国是 Polarr,做图片的大数据,有云端的,也有手机端的,PC 端的.我们的 App 收集数据,建立优化的算法,我们在云端提供图片整理.图片选

手把手教你搭建caffe及手写数字识别 作者:七月在线课程助教团队,骁哲.小蔡.李伟.July时间:二零一六年十一月九日交流:深度学习实战交流Q群 472899334,有问题可以加此群共同交流.另探究实验背后原理,请参看此课程:11月深度学习班. 一.前言 在前面的教程中,我们搭建了tensorflow.torch,教程发布后,大家的问题少了非常多.但另一大框架caffe的问题则也不少,加之caffe也是11月深度学习班要讲的三大框架之一,因此,我们再把caffe的搭建完整走一遍,手把手且全程命

作者的思路就是Faster R-CNN+YOLO,利用YOLO的思路和Faster R-CNN的anchor box的思想. . 0 导读 (本节来源于BOT大赛嘉宾问答环节 ) SSD 这里的设计就是导致你可以一下子可以检测 8 张图,FasterRCNN 一下子只能检测 1 张图片,这样的话会导致会有 8 张图片的延迟.但是我觉得如果你用 FasterRCNN 的话,你可以优化前面的这个,在实际使用的时候可以把这个网络简化一下.YOLO 做了这样一些设计,在做 3×3×256 的运算之前先有

Caffe图片特征提取(Python/C++) 1.Caffe特征提取(C++实现) Caffe框架提供了相应的Tools(build/tools/extract_features.bin)工具extract features,官方教程,使用方法如下: extract_features.bin xxx.caffemodel xxxx.prototxt layer-name output-path mini-batches db-style xxx.caffemodel:已训练好的模型参数 xxx

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[转:http://www.csdn.net/article/2015-07-07/2825150] 在深度学习(Deep Learning)的热潮下,Caffe作为一个高效.实用的深度学习框架受到了广泛的关注.了解Caffe研发的背景.愿景.技术特色.路线图及其开发者的理念,对于我们选择合适的工具更好地进行深度学习应用的迭代开发大有裨益.<程序员>记者近日深度对话Caffe作者贾扬清,剖析Caffe的起源.目标.差异性.现存的一些问题和改进工作,以及未来的规划. 起源故事 <程序员&g

Caffe + Ubuntu 15.04 + CUDA 7.5 新手安装配置指南 特: 0. Caffe 官网地址:http://caffe.berkeleyvision.org/ 1. 本文为作者亲自实验完成,但仅限用于学术交流使用,使用本指南造成的任何不良后果由使用者自行承担,与本文作者无关,谢谢!为保证及时更新,转载请标明出处,谢谢! 2. 本文旨在为新手提供一个参考,请高手勿要吐槽,有暴力倾向者,请绕道,谢谢! 3. 本文使用2015年11月8日下载的caffe-master版本,运行平