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虚函数表和虚表指针
CMake include
软件测试工程师
假设检验
中断
队列
软件架构
nvidia
scrapy
舌象
caffe
2024/4/11 22:47:56
cuda版本和ARCH计算力匹配，caffe nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_75‘
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…
they are set and tested correctly in the CMake files:CUDA_cublas_device_LIBRARY (ADVANCED)
查找libcublas.so find /usr -name "*libcublas.so*" 在caffe的编译目录里cmake，找到相应的cuda.cmake，然后找CUDA_cublas_LIBRARY，在前添加行 set(CUDA_cublas_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcublas.so.10 ) thanks . my …
深度学习--深度学习框架对比
框架简介优点缺点点评Theano2008年诞生于LISA实验室，其设计具有较浓厚的学术气息。 作为第一个Python深度学习框架，Theano很好的完成了自己的使命，为之后深度学习框架的开发奠定了基本设计方向： 以计算图为框架的核心，…
Pytorch模型转Caffe
1. 支持的转换算子
github上实现的PytorchToCaffe的代码，支持转换的算子如下（参见:pytorch_to_caffe.py）:
F.conv2dRp(F.conv2d,_conv2d)
F.linearRp(F.linear,_linear)
F.reluRp(F.relu,_relu)
F.leaky_reluRp(F.leaky_relu,_leaky_relu)
…
windows10上搭建caffe以及踩到的坑
对动作捕捉的几篇论文感兴趣，想复现一下，需要caffe环境就折腾了下！转模型需要python 2.7环境，我顺便也弄了！！！
1. 环境
Windows10 RTX2080TI 11G Anaconda Python2.7 visual studio 2013 cuda…
caffe源码学习——1.熟悉protobuf，会读caffe.proto
要想学习caffe源码，首当其冲的要阅读的，就是caffe.proto这个文件。它定义了caffe中用到的许多结构化数据。
caffe采用了Protocol Buffers的数据格式。
那么，Protocol Buffers到底是什么东西呢？简单说： Protocol Buff…
docker ubuntu 下 配置 opencv caffe 记录
docker 下 ubuntu caffe 配置记录：
（每一步都很重要，每一个地方不注意都有可能出错）
先贴出 编译成功代码
CXX src/caffe/util/upgrade_proto.cpp
CXX src/caffe/util/im2col.cpp
CXX src/caffe/util/math_functions.cpp
CXX…
TensorRT/parsers/caffe/caffeWeightFactory/caffeWeightFactory.h，caffeWeightFactory.cpp源碼研讀四
TensorRT/parsers/caffe/caffeWeightFactory/caffeWeightFactory.h，caffeWeightFactory.cpp源碼研讀四前言TensorRT/parsers/caffe/caffeWeightFactory/caffeWeightFactory.cpp參考連結前言
接第一篇，第二篇及第三篇，本篇最後將介紹用於獲取…
TensorRT/parsers/caffe/binaryProtoBlob.h源碼研讀
TensorRT/parsers/caffe/binaryProtoBlob.h源碼研讀TensorRT/parsers/caffe/binaryProtoBlob.h繼承IBinaryProtoBlobdelete this參考連結TensorRT/parsers/caffe/binaryProtoBlob.h
/** Copyright (c) 2019, NVIDIA CORPORATION. All rights reserved.** Licensed under the A…
TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/opParsers/parseConv.cpp源碼研讀
TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/opParsers/parseConv.cpp源碼研讀TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/opParsers/parseConv.cppstd::normal\_distributionweight initialization參考連結TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/opParsers/parseConv.cpp
/* Copyright (c) 2…
Caffe入门：lr_mult和decay_mult参数说明
一、Caffe网络定义：lr_mult和decay_mult
通常在 Caffe 的网络定义中，某些 layer 会有如下参数：
param {lr_mult: xdecay_mult: y
}
当令 lr_mult x 时，相当于该层的学习率为 solver.prototxt 中的 base_lr * x；特别…
caffe搭建squeezenet网络的整套工程
之前用pytorch构建了squeezenet，个人觉得pytorch是最好用的，但是有的工程就是需要caffe结构的，所以本篇也用caffe构建一个squeezenet网络。 数据处理
首先要对数据进行处理，跟pytorch不同，pytorch读取数据只需要给数据…
darknet转caffe
背景
最近在做华为atlas平台AI项目，atlas平台只支持tensorflow和caffe模型，而自己训练的是yolov3/yolov4/yolov5的darknet模型，需要先转换到pb或者caffemodel格式。 在网上查过一些模型转换方式，一种是先转ONNX模型，再…
Ubuntu16.04安装caffe总结
Ubuntu16.04安装caffe总结
第一步：
参看教程网站：
Ubuntu16.04安装Caffe(CPU Only)_muzilinxi90的博客-CSDN博客 总体上参看这个网址可以安装，但是有些步骤要注意：
在该网址中的第二步中： 由于我的Ubuntu16.04中包…
Ubuntu16.04 安装配置Caffe GPU
1、前面已经安装完显卡驱动和cuda8.0
2、安装caffe:
参考：Ubuntu16.04 安装配置Caffe - 一生不可自决 - 博客园
3、下载cuDNN：参考：Ubuntu16.04 Caffe 安装步骤记录（超详尽）_yhao的博客-CSDN博客_caffe安装
下载地…
Caffe入门：mining_type
mining_type参数详解：
// Mining type during training.
// NONE : use all negatives.
// MAX_NEGATIVE : select negatives based on the score.
// HARD_EXAMPLE : select hard examples based on "Training Region-based Object Detectors with Online Ha…
使用 Caffe 和 C++ 探索并实现 Deepmind 的 AlphaZero 算法
在近年来的技术领域，Deepmind 的 AlphaZero 算法无疑是一项前沿的技术成果。它不仅在围棋领域取得了显著的成就，而且在其他棋盘游戏中也展现出了强大的实力。但如何将其与其他技术结合，特别是如何使用 Caffe 和 C 来实现 AlphaZero࿰…
Caffe Tutorial in Brief
1. 首先看 Blobs, Layers, and Nets
Caffe stores, communicates, and manipulates the information as blobs: the blob is the standard array and unified memory interface for the framework. The layer comes next as the foundation of both model and computation. Th…
Pycaffe测试：图片读取，预处修正等。
在测试时，imagedata层有时候需要一些不支持的功能，需要修改底层文件，麻烦，后面直接调pycaffe完成。 调用caffe测试时，prototxt文件还需要保留imagedata层，本文中，prototxt文件输入如下
name: c…
【Caffe学习七】Caffe-MobileNet-SSD for Object Detection
参考链接：https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD https://blog.csdn.net/Chris_zhangrx/article/details/80458515
人工智能系列 之常用英文词汇
深度学习： 1 three steps for deeping learning: define a setof function–>goodness of function–>pick the best function 1-1 neural network parameters each neurons can have different values of weights and biases. feed forward vector 1-2 three…
TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/caffeParser.cpp - parseBinaryProto源碼研讀
TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/caffeParser.cpp - parseBinaryProto源碼研讀parseBinaryProtogoogle::protobufCHECK\_NULL\_RET\_NULL，RETURN\_AND\_LOG_ERRORreturn new參考連結parseBinaryProto
/*
解析filename的內容，新建一個BinaryProtoBlo…
TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/caffeParser.cpp - parseNormalizeParam源碼研讀
TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/caffeParser.cpp - parseNormalizeParam源碼研讀前言parseNormalizeParamparsePriorBoxParamparseDetectionOutputParamparseLReLUParamparseRPROIParamparseRPROIParam前言
TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/caffeParser.cpp 中的 par…
TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/opParsers/opParsers.h源碼研讀
TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/opParsers/opParsers.h源碼研讀TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/opParsers/opParsers.hfunction pointerfunction pointer as template argumentstd::unordered_map參考連結TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/opParsers/opParsers.h …
DenseNet：更接近于真实神经网络的跨层连接
一. 提出背景CVPR2017 的 Best Paper，简单大气上档次！论文：Densely Connected Convolutional Networks 【点击下载】Caffe代码：【Github】受 Highway、ResNet 等算法思路的启发，提出一种跨层的连接网络，思路…
fb-caffe-exts：Facebook Caffe 推理多线程调用及内存优化
fb-caffe-exts 是 Facebook 在（主要）生产场景中使用 Caffe 时开发的扩展集合。predictor 是一个简单的 C 库，它封装了在共享权重的同时在多个线程中运行 caffe::Net 的常见模式。它还为推理情况提供了一个更方便使用的 API。该库主要由三个部…
TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/caffeParser.cpp - parse源碼研讀
TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/caffeParser.cpp - parse源碼研讀TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/caffeParser.cpp - parseconstructornew (Classname)Classname* const*static_castunique\_ptr和shared_ptr混用？\_size，has_google::protobuf:…
转换 pytorch 格式模型为 caffe格式模型 pth2caffemodel
基于 GitHub xxradon/PytorchToCaffe 源码，修改 example\resnet_pytorch_2_caffe.py 如下
import os
import sys
sys.path.insert(0, .)import torch
from torch.autograd import Variable
from torchvision.models import resnet
import pytorch_to_caffe"&q…
TensorRT/parsers/caffe/caffeWeightFactory/caffeWeightFactory.h，caffeWeightFactory.cpp源碼研讀一
TensorRT/parsers/caffe/caffeWeightFactory/caffeWeightFactory.h，caffeWeightFactory.cpp源碼研讀一前言TensorRT/parsers/caffe/caffeWeightFactory/caffeWeightFactory.hTensorRT/parsers/caffe/caffeWeightFactory/caffeWeightFactory.cppstd::isnanuint16\_t及…
对caffe跑前向后生成的预测文件画ROC曲线
在前面一篇python版的caffe前向中，生成了一个用于画ROC曲线的txt文件，作为本代码的输入：
# -*- coding:utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve,auc
import numpy as npcolors [r, g, b, yellow, pi…
TensorRT/parsers/caffe/caffeWeightFactory/weightType.h源碼研讀
TensorRT/parsers/caffe/caffeWeightFactory/weightType.h源碼研讀TensorRT/parsers/caffe/caffeWeightFactory/weightType.henum class參考連結TensorRT/parsers/caffe/caffeWeightFactory/weightType.h
/** Copyright (c) 2019, NVIDIA CORPORATION. All rights reserved.**…
语义分割输出结果上采样过程中的zoom value问题
最早是在看dilated convets那篇文章，一直琢磨不懂，为什么predict的时候，作者通过双线性插值上采样过程中要令zoom8，见下图（在VOC2012数据集上，传参时zoom是8，我试过在其他的数据集，比…
TensorRT/parsers/caffe/caffeMacros.h源碼研讀
TensorRT/parsers/caffe/caffeMacros.h源碼研讀前言TensorRT/parsers/caffe/caffeMacros.h\_MSC\_VER，\_\_FUNCTION\_\_，\_\_func__multiline macro#x參考連結前言
這個檔案裡定義了幾個macro function，這些macro將在TensorRT/parsers/caffe…
tensorrt_python_int8_caffe_mnist
本例中，在校准过程中，校准器总共检索1003批，每批检索100幅图像。本例中简化了用python读取和写入校准缓存的福成，因此现在可以很容易的缓存校准数据以加速引擎构建（参见‘calibrator.py‘）在推断过程中&…
TensorRT/samples/common/argsParser.h源碼研讀
TensorRT/samples/common/argsParser.h源碼研讀argsParser.hnamespacestruct的繼承caffe特有參數UFF格式不需要typedef struct xxx yyy？struct初始化struct option，getopt_longinlineDLA參考連結argsParser.h
/** Copyright (c) 2019, NVIDIA CORPORATI…
autoware.ai中检测模块lidar_detector caffe
lidar_apollo_cnn_seg_detect模块：该模块主要是调用百度apollo的目标分割。 1.需要安装caffe进行实现: caffe安装步骤：
git clone https://github.com/BVLC/caffecd caffe && mdkir build && cd buildcmake ..出现报错：
CM…
TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/caffeParser.h源碼研讀
TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/caffeParser.h源碼研讀前言TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/caffeParser.hdelete thisstd::unordered_map參考連結前言
caffeParser.h中宣告了CaffeParser這個類別。其具體實作則位於 caffeParser.cpp。
因為caffeParser.cpp內容較多…
![[C#]利用opencvsharp实现深度学习caffe模型人脸检测](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/9abd939faa5d437584fbbeff3a37e5e8.jpeg)
[C#]利用opencvsharp实现深度学习caffe模型人脸检测
【官方框架地址】
https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/face_detector/deploy.prototxt
采用的是官方caffe模型res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel进行人脸检测
【算法原理】
使用caffe-ssd目标检测框架训练的caffe模型进行深度学习模型检测 …
YOLOv7独家改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测
💡💡💡本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample， 具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv5网络中的nn.Upsample 💡💡💡在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著。 收录
YOLOv7原创自研
https://blog.csdn.net/m0_63774211/ca…
贾扬清开源 AI 框架 Caffe | 开源英雄
【编者按】在开源与人工智能的灿烂星河里，贾扬清的名字都格外地耀眼。因为导师 Trevor Darrell 教授的一句“你是想多花时间写一篇大家估计不是很在意的毕业论文，还是写一个将来大家都会用的框架？”，学生贾扬清一头扎进了创 Caffe…
ubuntu16.04+anaconda+caffe+虚拟机
1.15更新
caffe官方说更兼容python2.7，但是我试了一下python2.7好像不能在我电脑上运行，如果不能就用python3.5，我用3.5成功了，更改内容就是把下面安装教程中能见到2.7的改成3.5，Makefile.config里面的路径要和自己文…
解决caffe中的python环境安装的问题
由于caffe（GitHub - BVLC/caffe: Caffe: a fast open framework for deep learning.）使用的python版本是2.7，而非python3，所以安装的时候使用命令：sudo apt install python2.7进行安装。
而在安装python的各种包时&am…
Caffe—SigmoidCrossEntropyLossLayer
首先看一下来自CaffeCN的一个帖子（突然发现CaffeCN是一个交流Caffe的好地方） 地址：http://caffecn.cn/?/question/25 截图如下 上图之所以要分xn正负讨论是为了让e的指数为负数，以防止溢出。整个表达式对应下面的代码第18行开始…
将KITTI数据集转化为ROS bag包——kitti2bag使用教程
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kitti2bag
pip install kitti2bag注意这一步安装如果报错，建议首先尝试关闭代理，…
ubuntu16.04配置安装caffe
经过两天坚持不懈，终于在Ubuntu16.04系统上将caffe成功配置。过程中踩过无数个坑，遇到很多错误，幸运的是这些错误都解决了，因此撰写该博客记录caffe的配置过程，以及对配置过程中遇到的错误提供解决办法，避免…
Caffe学习笔记（3） -- 提取训练特征
注：本文为基于微软的Windows Caffe
Caffe提供了一个提取训练特征的工具，下面就是具体的操作方法
caffe的根目录下文统一定义为CAFFE_ROOT
编译工程
打开CAFFE_ROOT\windows\Caffe.sln，生成extract_features 项目打开属性页，将…
理解caffe中的proto文件
概要
caffe.proto是google开源的一种数据交互格式。用它来定义数据结构，个人认为caffe.proto是caffe框架的血脉，贯穿始终，是理解caffe框架十分重要的一环，有它的存在caffe才是一个完整的框架，没有它，就无法…
TensorRT/parsers/caffe/caffeWeightFactory/caffeWeightFactory.h，caffeWeightFactory.cpp源碼研讀二
TensorRT/parsers/caffe/caffeWeightFactory/caffeWeightFactory.h，caffeWeightFactory.cpp源碼研讀二前言TensorRT/parsers/caffe/caffeWeightFactory/caffeWeightFactory.cppstd::uniform\_real\_distribution及std::normal\_distributionstd::numeric\_limits\::…
caffe layer `EltwiseLayer`
coeff should be empty or be the same size with bottomcoeff only be used with SUM operationtop and all bottoms are the same sizeoperations top[0] PROD(bottom[:])top[0] SUM(coeff[i]*bottom[i])
64位Ubuntu系统兼容32位程序
0 前言 使用Ubuntu16.04（64bit）进行嵌入式开发时，默认情况下无法正常运行32位的交叉编译工具链，因此需要安装额外兼容包。
1 运行32位程序 若只是需要在Ubuntu16.04(64bit)中运行32bit程序, 只需要安装libc6:i386即可[3]:
sudo …
![[机器学习] 深度学习之caffe1——软件配置与测试](http://images2015.cnblogs.com/blog/318110/201610/318110-20161007181659239-816752359.png)
[机器学习] 深度学习之caffe1——软件配置与测试
caffe的编译配置真的是很让人头疼啊，不知道试过多少次了~~~ 重装系统了七八次，搞得linux的一些常用命令倒是很熟悉了~~~ 我有洁癖~~~某一个点上出了错，我一定要把它搞好了，再重新来一次，我怕会因为某一点的小错误会影响…
【Caffe学习三】基于ROC-RK3399-PC/Ubuntu18.04的Caffe-SSD-CPU 安装编译___BUG
1. “Unable to lock the administration directory (/var/lib/dpkg/)” 错误 原因是上一个apt-get进程没有结束， 解决办法：一是重启计算机 (粗暴) 二是参考以下链接文档 https://linux.cn/article-8040-1.html
2. “fatal: unable to access https://g…
深度学习环境搭建-史上最全无死角系列
以下的环境搭建，都为本人在实际工作或者学习记录的笔记，有兴趣的朋友可以添加微信a944284742相互交流，有交流群。
（01）Winds10 Python3.6 CUDA10.0 PyTorch 0.4.1 (PyTroch 1.0 branch)：https://blog.c…
General Trainning Strategy in Caffe
首先祭出caffe.proto中对于solver.prototxt的一些参数定义： // The number of iterations for each test net.repeated int32 test_iter 3;// The number of iterations between two testing phases.optional int32 test_interval 4 [default 0];optional bool t…
ProcessOn基本介绍和完成案列和自定义元件
ProcessOn基本介绍和完成案列和自定义元件 1.什么是ProcessOn2.初步使用ProcessOn3.使用ProcessOn完成医疗项目门诊模块的流程图4.使用ProcessOn完成医疗项住院模块的流程图5.使用ProcessOn完成医疗项目药房模块的流程图5.使用ProcessOn完成会议oa模块的流程图6.自定义原件库1.…
手把手带你安装Caffe环境
介于大家很苦恼环境配置，今天就手把手带大家配置下环境，我这里只说OpenCV和caffe，其他的环境配置比较简单，若有疑问，欢迎联系我。
1. 安装opencv
1.1 安装必要的依赖
sudo apt-get install cmakesudo apt-get insta…
【Caffe学习六】Object Detection based on the Caffe-SSD Net——自己的数据集
参考链接：https://blog.csdn.net/lk123400/article/details/61191239 http://www.voidcn.com/article/p-hidencyl-brx.html https://blog.csdn.net/yudiemiaomiao/article/details/77897832 https://blog.csdn.net/jqw11/article/details/71077058 https://blog.csd…
sudo python下import caffe出错然而python下没有问题
打开命令行
输入python
导包import sys
查看路径sys.path
出现一串路径其中会出现一条这样的路径“/home/your name/caffe/python”
第二：
输入sudo python
导包import sys
查看路径sys.path
出现一串路径并缺少上面关键一条路
任意地方新建一个文件---lu…
Ubuntu 15.10/16.04 上安装Caffe——确保编译好的库相互兼容
前言： 在Ubuntu14.04 LTS版本上编译安装Caffe的教程非常多，安装过程也较为顺利，然而在更新版本系统上编译安装Caffe的过程中，仍会遇到很多问题。其中，在make过程中遇到undefined reference to ‘xxx’，…
CMake查看文件依赖及编写
如果希望生成libtest.so，且libtest.so依赖libreal.so，那么我们Cmake可以这样写 #设置so搜索路径 LINK_DIRECTORIES(/home/lbwww/tmp) #设置libreal.so为PROJECT_LINK_LIBS set(PROJECT_LINK_LIBS real) #编译test.cpp生成libtest.so add_library(test SH…
nvidia-docker 运行镜像
第一步，安装docker
sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runcsudo apt-get updatesudo apt-get install \apt-transport-https \ca-certificates \curl \gnupg-agent \software-properties-commoncurl -fsSL https://download.docker.…
ShuffleNet在Caffe框架下的实现
本文是在实现Github上用户farmingyard贴出的加速版ShuffleNet。下面是所包含的文件： 在之前的Caffe框架使用中，只是单纯的会把别人deploy.prototxt，
train.prototxt,solver.prototxt拿来用，制作数据集跑一跑，稍微有一…
【Caffe学习四】MNIST数据实例测试
MNIST（Mixed National Institute of Standards and Technology）是一个大型的手写体数字数据库，广泛应用于机器学习领域的训练和测试，由纽约大学Yann LeCun教授整理. MNIST包括60000张训练图片和10000张测试图片，每张图…
深度学习python处理数据脚本
概述
总结深度学习项目中使用到的小工具.
图片与标签xml文件相对应
此脚本文件是为了解决图片与标签xml文件不对应的问题,清理数据,主要体现在图片多出几张或者标签多出几张的情况下. (这里也可以变成“图片与标签txt文件相对应”，只需要把代码中的xml改成txt就可…
记录caffe在ubuntu16.04系统上面的安装全程
经过两天坚持不懈，终于在Ubuntu16.04系统上将caffe成功配置。过程中踩过无数个坑，遇到很多错误，幸运的是这些错误都解决了，因此撰写该博客记录caffe的配置过程，以及对配置过程中遇到的错误提供解决办法，避免…
caffe 深度学习
Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清，目前在Google工作。 Caffe是纯粹的C/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口；可以在CPU和GPU直接无缝切换： Caffe::set_mode(Caffe::G…
Caffe学习笔记（2） -- 如何调试Caffe网络
上一篇文章已经成功的在Windows环境下训练了mnist。这篇文章主要用来说明如何对网络进行调试。
这篇文章已经默认你已经成功的在Windows下配置并编译了Caffe并跑通了mnist demo 下面就开始正式的配置调试环境： Caffe的根目录以下统一称为 CAFFE_ROOT
打开CAFFE_…
LeNet Tutorial with Caffe
刚看完Caffe官网example中的LeNet Tutorial
首先，搞清楚LeNet的结构，很简单，就是convpoolconvpoolfcfc In general, it consists of a convolutional layer followed by a pooling layer, another convolution layer followed by a pooling …
TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/caffeParser.cpp入口函數源碼研讀
TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/caffeParser.cpp入口函數源碼研讀前言TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/caffeParser.cppgoogle::protobufRETURN\_AND\_LOG\_ERROR，CHECK\_NULL\_RET\_NULL參考連結前言
由於篇幅有限，筆者將 TensorRT/parsers/c…
关于如何将pt 模型转成其他部署格式
文章目录 格式类型onnxncnncaffemodelwk 格式tensorrt格式类型 模型训练完需要部署， 通常需要转换成其他格式，常用的格式有 onnxwkncnncaffemodeltensorrt分别讲解下如何转换格式
onnx
这个比较简单， 直接用自带的export.py 就可以完成 输入python export.py
ncnn
这个比…
ubuntu 完全卸载docker
删除某软件，其安装时自动安装的所有包
sudo apt-get autoremove docker docker-ce docker-engine docker.io containerd runc删除docker 其他没有卸载
dpkg -l | grep dockerdpkg -l |grep ^rc|awk {print $2} |sudo xargs dpkg -P # 删除无用的相关的配置文件 …
caffe下载预训练的CaffeNet模型遇到的问题
在测试caffe中的cpp_classification例子时，需要先下载预训练的CaffeNet模型，执行这么一句：
./scripts/download_model_binary.py models/bvlc_reference_caffenet
这里遇到了一点小问题，提示：
import yaml ModuleNo…
TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/readProto.h源碼研讀
TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/readProto.h源碼研讀TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/readProto.htrtcaffe.pb.hstd::ifstreamgoogle::protobuf::io參考連結TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/readProto.h
/** Copyright (c) 2019, NVIDIA CORPORATION. All rights…
Ubuntu16.04安装Caffe(CPU_ONLY)
本文记录的是自己在Ubuntu16.04上配置caffe环境跟编译的全部过程。 1、安装依赖库 sudo apt-get install libprotobuf-dev sudo apt-get install libleveldb-dev sudo apt-get install libsnappy-dev sudo apt-get install libopencv-dev sudo apt-get install libhdf5-serial-…
Tensorrt_Algorithm Selection API usage example based off sampleMNIST in TensorRT
[tensorRT中基于sampleMNIST的算法选择API使用示例]
1 description
IAlgorithmSelector：使用该插件确切的创建TRT enginesIAlgorithmSelector::selectAlorithms:定义用于selction of algrithm的heuristics（启发性的）
2 run—caffe
使用te…
Ubuntu系统下利用opencv图像库编程
文章目录一、opencv的安装与环境配置1.安装2.环境配置二、使用opencv加工图片三、使用opencv处理视频四、总结一、opencv的安装与环境配置
1.安装
下载安装包 开源计算机视觉(OpenCV)是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。可以直接在虚拟机中使用浏览器进行下载&#x…
如何在Windows环境下配置Caffe（Microsoft版本）
Caffe的官方版本只支持Linux和Mac，由于实验室的环境只能在Windows下跑程序，所以很不开心，折腾了很久，终于找到了一个由网友happynear 非常靠谱粗暴的解决办法，跟着操作一遍果然很给力，直接就能跑。同时happ…
Caffe之prototxt解析
参考文章：
Caffe学习笔记(三)：cifar10_quick_train_test.prototxt配置文件分析https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/70255099
caffe中prototxt中各个层的解析https://blog.csdn.net/w113691/article/details/62215769
Caffe官网http://caf…
Caffe linux install
caffe —can not find lhdf5_hl.so lhdf5.so error
解决如果不修改出现的找不到hdf5相关文件的问题
将# Whatever else you find you need goes here.下面的
INCLUDE_DIRS : $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS : $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
修改…
NCNN简单入门及安装
1.在电脑端使用ncnn实现分类(alexnet)
s1，安装g，cmake，protobuf，opencv
s2，对源码进行编译
git clone https://github.com/Tencent/ncnn
$ cd <ncnn-root-dir>
$ mkdir -p build
$ cd build
$ cmake ..
$ mak…
wind10 + cuda9.0 + cudnn7.1 + caffe(c++与python接口) + anconda2 环境搭建
以下链接是个人关于深度学习环境搭建的所有链接，包含了各个框架： 深度学习环境搭建-史上最全无死角系列 有兴趣的朋友可以添加微信 17575010159 相互交流。
资源下载 请大家注意：本人编写该博客的时间为2020−03−25，并不能保证适…
【Caffe学习一】基于ROC-RK3399-PC/Ubuntu18.04的Caffe-SSD-CPU 安装编译
目录
一. 安装前准备工作：
二. Installation 重要提醒：请仔细阅读GitHub上关于Caffe-SSD网络的配置安装教程！！ https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd#installation 一. 安装前准备工作：
1. 更新Linux系统软件…
【Caffe学习八】基于Anaconda源码编译安装Caffe
设备信息：Ubuntu18.04，CUDA10.0.130，CUDNN7.3.0，Anaconda(python3.7.1)，opencv3.4.0
一. 安装前准备工作：
1. 更新Linux系统软件
sudo apt-get update
2. 安装GitHub依赖包，可以使用git指令…
TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/opParsers/parseInnerProduct.cpp源碼研讀
TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/opParsers/parseInnerProduct.cpp源碼研讀TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/opParsers/parseInnerProduct.cppstd::normal\_distributionweight initialization參考連結TensorRT/parsers/caffe/caffeParser/opParsers/parseInnerProduct…
TensorRT/parsers/caffe/caffeWeightFactory/caffeWeightFactory.h，caffeWeightFactory.cpp源碼研讀三
TensorRT/parsers/caffe/caffeWeightFactory/caffeWeightFactory.h，caffeWeightFactory.cpp源碼研讀三前言TensorRT/parsers/caffe/caffeWeightFactory/caffeWeightFactory.cpp0ULNVCaffe v.s. old BVLCreinterpret_caststatic member function參考連結前言
接上上…
buntu18 安装 openpose(GPU)环境
openpose环境 搭建 很费劲， 需要装软件也多， 还必须要考虑版本的问题。我主要是参考链接
ubuntu18安装openpose详细步骤_litbo的博客-CSDN博客_ubuntu安装openpose
其中，我的实验中 有如下需要更改。
1、我的是 cuda-10.2
2、gcc 和g 必…
【踩坑记录】使用OpenCV报错“ undefined symbol: TIFFReadRGBATileExt, version LIBTIFF_4.0”
问题描述
例如：使用OpenCV报错，找不到相关动态库： ImportError: /lib/libgdal.so.26: undefined symbol: TIFFReadRGBATileExt, version LIBTIFF_4.0解决方案：
运行前，先执行或者在./bashrc （根目录下ctr…
ubuntu14.04 安装caffe步骤 CPU版本
(1)安装依赖库： $ sudo apt-get install libprotobuf-devlibleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler $ sudo apt-get install--no-install-recommends libboost-all-dev (2)安装BLAS： $ sudo apt-get install li…
深度学习（卷积神经网络）问题总结
深度卷积网络 涉及问题： 1.每个图如何卷积： （1）一个图如何变成几个？ （2）卷积核如何选择？ 2.节点之间如何连接？ 3.S2-C3如何进行分配？ 4.16-120全连接如何连接…
Caffe2——cifar10数据集创建lmdb或leveldb类型的数据
cifar10数据集和mnist数据集存储方式不同，cifar10数据集把标签和图像数据以bin文件的方式存放在同一个文件内，这种存放方式使得每个子cifar数据bin文件的结构相同，所以cifar转换数据代码比mnist的代码更加的模块化，分为源数据读取…
mmdetection中模型配置文件的文件命名含义
以faster-rcnn为例
faster-rcnn_r101-caffe_fpn_ms-3x_coco.py 和 faster-rcnn_r101_fpn_ms-3x_coco.py 是两个不同的配置文件，它们用于设置 Faster R-CNN 目标检测算法的参数。文件名中的每个部分都代表着一种设置：
faster-rcnn: 这代表使用的目标检测…
论文阅读：2017MobileNet V1谷歌轻量化卷积神经网络
拓展：贾扬清：深度学习框架caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）
主要贡献：
深度可分离卷积（Depthwise separable convolution）逐点卷积（Pointwise convo…
深度学习推理框架调研总结
深度学习推理框架1.移动端深度学习推理框架调研1.1 小米的MACE（2017）1.2 阿里的MNN1.3 腾讯的TNN1.4 ARM的tengine1.5 百度的paddle-mobie1.6 Facebook的Caffe2（*）1.7 Google的TensorFlow Lite （*）1.8 Appl…
安装Caffe报错: Cannot load caffe2.python. Error... not
警告
WARNING:root:This caffe2 python run does not have GPU support. Will run in CPU only mode.
出现上面的问题的话, 首先看看是不是没有安装NCCL, 如果没有安装的话, 安装以后应该就能好使
报错
使用下面的指令测试caffe安装是否成功
python -c from caffe2.python…
NHWC和NCHW数据排布及转换(模型部署)
1.概念
首先这是两种批量图片的数据存储方式，定义了一批图片在计算机存储空间内的数据存储layout。N表示这批图片的数量，C表示每张图片所包含的通道数，H表示这批图片的像素高度，W表示这批图片的像素宽度。其中C表示的通道数可能有…
U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络
英文原文链接: U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
Author—Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox Computer Science Department and BIOSS Centre for Biological Signalling Studies, University of Freiburg, Germany ronne…
batchsize、iteration、epoch之间的关系
batchsize、iteration、epoch之间的关系
有的时候总是会弄错batchsize、iteration、epoch之间的关系，现在终于明白了。 1、batchsize是批次大小，假如取batchsize24，则表示每次训练时在训练集中取24个训练样本进行训练。 2、iteration是迭代次…
Openpose的环境搭建及训练测试记录
一、openpose环境搭建
1、下载openpose
git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git
可以根据上面的连接通过window下载也可以在ubuntu的teminal里输入上面的命令，但是最近国内的网络比较垃圾，自己也没有vpn因此还是下载…
深度学习算法之YOLOv2
一. 久违的新版本 YOLO 问世已久，不过风头被SSD盖过不少，原作者自然不甘心，YOLO v2 的提出给我们带来了什么呢？ 先看一下其在 v1的基础上做了哪些改进，直接引用作者的实验结果了： 条目不少，好多…
Docker 基本操作命令
镜像操作：
docker images容器操作 启动容器：
docker container run -it ubuntu: latest /bin/bashdocker run --name nginx-test -p 8080:80 -d nginx查看 查看运行的全部容器
docker container ls连接到运行中的容器
docker container exec -it vig…
Windows下VS2015编译caffe
目前我所见的Windows下编译caffe都是用VS2013。但既然现在BVLC的windows版本的caffe可以支持VS2015编译，那么就不勉强自己再去下个VS2013来特地编译caffe。
现在就开始讲如何在VS2015编译caffe的具体过程。
先链接官方的github：https://github.com/BVL…
模型可视化工具——Netron
lmdb_test.prototxt文件示例内容如下，
name: "LMDB_test"
layer {name: "data"type: "AnnotatedData"top: "data"top: "label"include {phase: TEST}transform_param {scale: 0.00392156862745mean_value: 0mea…
跨平台Caffe及I/O模型与并行方案（一）
摘要
Caffe(Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding)是一个清晰，模块化，速度快的深度学习框架。“跨平台Caffe及I/O模型与并行方案”系列文章针对Caffe依赖包繁杂，可移植性差的缺点，介绍一种采用第三方库的跨平台…
【深度学习环境】Docker
1. Docker 相关安装配置
1.1 docker 安装
参考：https://www.runoob.com/docker/ubuntu-docker-install.html
1.2 nvidia-docker 安装
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37519492
1.3 代理加速
参考：https://yeasy.gitbook.io/docker_…
caffemodel修改 layer name，修改参数层
在实际训练和落地时，有时候拿到的caffemodel并不合适，需要进行简单的修改，这里写下自己用到的几个地方。
基于caffe 的卷积神经网络模型训练后得到的权值是通过Google Protobuf来存储的后缀名为.caffemodel的二进制文件，这类文件…
实现论文Learning Convolutional Networks for Content-weighted Image Compression 源代码 注意事项
1. 不能使用linux系统，否则奇怪的报错很难解决。
2. 必须使用64位的python2，否则caffe会报错。
3. 建议稍微学习一个caffe的数据结构，它与习惯的tensorflow、torch不一样。
4. 必须在有显卡的设备上运行，因为google网盘提供的…
【机器学习】卷积神经网络（四）-实现细节（Caffe框架为例）
六、 实现细节 都有哪些开源的卷积神经网络实现 caffe中卷积神经网络各个层（卷积层、全连接层、池化层、激活函数层、内基层、损失层等） Caffe2 与caffe 对比 caffe2 开源吗 使用caffe的c 版本和python版本，分别适用于哪些场景 6.1 卷积层 在…
解决ModuleNotFoundError: No module named ‘caffe‘
1、安装环境
conda create -n caffe_env python3.6.10
conda activate caffe_env
conda install -c defaults caffe-gpuList item
2、测试
(caffe_env) useruser-Ubuntu:~/caffe_env$ python
Python 3.6.10 |Anaconda, Inc.| (default, May 5 2021, 11:02:1)
[GCC 8.3.0] o…
caffe | 使用caffe SSD制作VOC07112 lmdb数据集
git clone -b ssd https://github.com/weiliu89/caffe.git caffe_ssdcd caffe_ssdcp caffe/Makefile.config caffe_ssd/# 把 cuda 和 cudnn 关了，用 cpu 版本的就好了
make -j32
make pycaffemake test -j8
make runtest -j8
vim ~/.bashrc# 加入
export LD_LIBRAR…
论文笔记 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
摘要：人们普遍认为，深度网络的成功训练需要数千个带注释的训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略，该策略依赖于大量使用数据增强来更有效地使用可用的注释样本。该体系结构包括用于捕获上下文的收缩路径和用于实现精确…
模型权重和深度学习训练框架之间的关系
不同格式的模型权重文件
通常我们可以看到有Caffe或Pytorch或TensorFlow的模型参数文件
不同的团队可能会使用不同的深度学习训练框架, 然后使用其内部的模型权重保存函数进行保存, 以便之后自己的复用或发布开源, 让别人使用自己已经训练好的模型权重, 在其基础上进一步做改…
【Caffe学习二】基于ROC-RK3399-PC/Ubuntu18.04的YOLOv3-caffe for Object Detection
一. 在Ubuntu18.04上安装Caffe (参考链接：http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html) :~$ sudo apt install caffe-cpu # 默认的Python3版本 测试安装结果，输入以下命令： :~$ python3 >>> import caffe # it works …
在 msys2@mingw 下编译 BVLC/Caffe
(参考 https://github.com/lemonsqueeze/mingw-caffe )
有关需要安装的工具，上面这篇已经说的很明白了，照搬于下。
pacman -S git make patch diffutils
# 32-bit build:
pacman -S mingw32/mingw-w64-i686-tools-git # gendef, dlltool
pacm…
caffe 最大池化 pooling_layer
这里写自定义目录标题caffe 最大池化 pooling_layer原理代码注释参考资料caffe 最大池化 pooling_layer
原理
首先上理论：
池化层是夹在连续的卷积层的中间层，池化层可以非常有效地缩小矩阵的尺寸。从而减少最后全连接层中的参数。使用池化层既可以加…
ubuntu16.04安装caffe—CPU
1、首先列出我配置好的 Makefile.config文件截图： 2、安装第三方库： sudo apt-get install python-skimage
3、参考安装网址：
ubuntu16.04安装caffe cpu版_Double_V的博客-CSDN博客
4、在bashrc中添加caffe路径
打开：gedit .b…
复现PointRcnn记录
1. 复现报错解决
1.1 sh build_and_install.sh错误
复现PointRcnn时，安装 sh build_and_install.sh时出现Fatal error: cuda.h, No such file or directory，以下方法解决。
1.在~/.bashrc中设置环境变量
export CUDA_HOME/home/usr/local/cuda-10.0
…
openpose+ubuntu18+caffe-gpu+py-api纯命令行搭建指北（踩坑记录）
踩坑1：
按照这个blog安装并编译caffe (151条消息) openpose环境搭建（全教程）_openpose教程_柯南爱上指针的博客-CSDN博客
但是！！
这个仓库来源 https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/caffe.git
不是那…
caffe模型的python前向测试
当我们训练好一个网络模型后必不可少的就是对模型跑前向，看模型的实际性能如何。python绝对是最简单的环境，所以本文写一个python版本的前向测试。 import os
import cv2
import sys
import caffe
import glob
import argparse
from PIL import Image
im…
如何画出漂亮的神经网络图？神经网络可视化工具集锦搜集
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/HarisIqbal88/PlotNeuralNet使用latex 来展示神经网络4. Tensorboardhttps://www.tensorflow.o…
caffe:将图像转化为LMDB格式文件
将图片数据转化为LMDB数据 第一步：创建图片文件列表清单，一般为一个txt文件，一行一张图片 第二步：使用Caffe工具命令 convert_imageset [FLAGS] [ROOTFOLDER/] [LISTFILE] [DB_NAME] 需要带四个参数： FLAGS: 图片…
TensorRT/parsers/caffe/blobNameToTensor.h源碼研讀
TensorRT/parsers/caffe/blobNameToTensor.h源碼研讀TensorRT/parsers/caffe/blobNameToTensor.h延伸命名空間const成員函數overrideNULL v.s. nullptroperator[]的回傳型別 default參考連結TensorRT/parsers/caffe/blobNameToTensor.h
/** Copyright (c) 2019, NVIDIA CORPOR…
解决编译caffe时 make all报错，error regenerate this file with a newer version of protoc.
参考：https://blog.csdn.net/Changer_sun/article/details/79264326 这篇博客解决如何重新Ubuntu16.04重装protobuf2.6.1版本,
参考：https://blog.csdn.net/aBlueMouse/article/details/77744023，即：
在网上寻求帮助的时候&…
Caffe入门：读写LMDB文件的方法(python实现)
LMDB的全称是Lightning Memory-Mapped Database(快如闪电的内存映射数据库)，它的文件结构简单，包含一个数据文件和一个锁文件：data.mdb和lock.mdb LMDB文件可以同时由多个进程打开，具有极高的数据存取速度，访问简单&am…
Caffe学习笔记（1） -- 跑个mnist demo
上一篇博客 详细的说明了如何在Windows下利用微软提供Caffe工程来进行编译。从这一篇开始开始一些Caffe使用相关的内容。
Caffe的根目录以下统一称为CAFFE_ROOT
工具准备
1. 运行shell脚本 caffe提供了很多的examples，都放在CAFFE_ROOT/examples 下，…
opencv+visual studio+CMake+CUDA配置时出问题
详细的安装博客连接如下：
详细安装步骤 如果出现cudev 什么之类的错误，可参考如下图1-1： 图1-1
说说本人的错误吧，
CMake Error at modules/dnn/CMakeLists.txt:41 (message): DNN: CUDA backend requires cuDNN.
Please …
Intel Caffe int8 推理校准工具
西风东渐，青出于蓝。各位看官可移步 BUG1989/caffe-int8-convert-tools。另推荐一篇原理介绍：TensorRT(5)-INT8校准原理。 Intel int8 校准的代码源自 Ristretto，虽然没有 8-bit Inference with TensorRT 和 [MXNET-133] Model Quantization …
Caffe学习笔记（4） -- 可视化训练结果
注：本文为基于微软的Windows Caffe
Caffe提供了一个可视化训练结果的工具，下面就是具体的操作方法
caffe的根目录下文统一定义为CAFFE_ROOT
首先，默认情况下执行caffe.exe训练时是不生成日志的。我们要通过日志来解析训练结果 1. 在CAFFE…
头盔检测 | 基于Caffe-SSD目标检测算法实现的建筑工地头盔检测
项目应用场景 面向建筑工地头盔检测场景，使用深度学习 Caffe SSD 目标检测算法，基于 C 实现。
项目效果 项目细节 > 具体参见项目 README.md (1) 安装 Caffe SSD(2) 执行训练
sh examples/Hardhat/SSD300/train_SSD300.sh (3) 部署算法
项目获取 h…
编译caffe时指定相应的库路径
在cmake目录，参考这个文件来进行修改
cmake\Modules\FindAtlas.cmake
安装到哪里就加入路径 set(Atlas_INCLUDE_SEARCH_PATHS /usr/include/atlas /usr/include/atlas-base $ENV{Atlas_ROOT_DIR} $ENV{Atlas_ROOT_DIR}/include )
Ristretto：面向硬件的卷积神经网络逼近
Ristretto是一个自动化的CNN近似工具，可以压缩32位浮点网络。Ristretto是Caffe的扩展，允许以有限的数字精度测试、训练和微调网络。
Ristretto速览
Ristretto Tool：Ristretto工具使用不同的比特宽度进行数字表示，执行自动网络量…
人工智能系列 之深度学习和caffe应用整理笔记1
1 前言 之前用过windows-caffe做过深度学习的训练和应用，以下的专题算是对于caffe和深度学习部分内容的回顾。 其实个人觉得数据分析和深度学习都算人工智能的范畴，整体流程分为以下几步： （1）【数据源的整理以及数据的…
yolofastestV2转caffe模型
dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2: Based on Yolos low-power, ultra-lightweight universal target detection algorithm, the parameter is only 250k, and the speed of the smart phone mobile terminal can reach ~300fps (github.com)
转模型使用的是这个项目：
xx…
Caffe3——ImageNet数据集创建lmdb类型的数据
ImageNet数据集和cifar，mnist数据集最大的不同，就是数据量特别大；单张图片尺寸大，训练样本个数多；面对如此大的数据集，在转换成lmdb文件时；使用了很多新的类型对象。
1，动态扩容的数…
SSD的MultiBoxLoss层的multibox_loss_param说明
以下是MultiBoxLoss的multibox_loss_param：
multibox_loss_param {loc_loss_type: SMOOTH_L1conf_loss_type: SOFTMAXloc_weight: 1.0num_classes: 2share_location: truematch_type: PER_PREDICTIONoverlap_threshold: 0.5use_prior_for_matching: truebackground…
Tensorrt_ Performing inference in INT8 Using Custom Calibration
1 description
使用int8校准网络，并校准的输出缓存在校准文件中。 int8 engine是从fp32网络定义中构建的，与32位和16位引擎类似，但是配置步骤更多。其中重要步骤是 1.构建器和网络必须配置为使用int8，需要解算每个张量动态范围 i…
Tensorrt-mnist_caffe
准备数据：
在tensorrt安装后，从/usr/src/tensorrt/data下载pgms
export TRT_DATADIR/usr/src/tensorrt/data
pushd $TRT_DATADIR/mnist
pip install Pillow
python3 download_pgms.py
popd运行sample：
#include "common/argsParser.h…
【模型转换】PyTorch模型转Caffe模型
一、Caffe模型转换源码下载
GitHub:https://github.com/xxradon/PytorchToCaffe GitHub上拉取PytorchToCaffe的源码，将Caffe文件夹和pytorch_to_caffe.py文件放到项目根目录
二、将VGG的PyTorch模型转为Caffe模型
import sys
sys.path.insert(0,.)
import torch…
跨平台Caffe及I/O模型与并行方案（二）
2. 跨平台Caffe Caffe繁杂的依赖项增加了安装使用的难度，也限制了系统的可移植性。为了解决Caffe跨平台的问题，本章首先分析Caffe依赖库，随后提出一种第三方库方案，最后介绍一个轻量级的跨平台Caffe分支项目——Dragon Caffe[2]。…
anaconda 中安装gurobi
跑的一个深度学习框架用到了gurobi 安装在ubuntu上栽了两天时间，我安装的是ubuntu16.04的版本
自己去官网下载gurobi，我安装的是gurobi8.1.1 然后申请相应的licence
1 解压文件
tar zxvf gurobi8.1.1_linux64.tar.gz将解压的文档gurobi811移到/opt下…
Ubuntu16.04+Caffe(CPU Only)
今天在Ubuntu上把Caffe配置好了，只不过只能按照CPU only的模式编译，因为自己的显卡是GT635M(computing capability<3)，不能支持CuDNN，所以我就没考虑用GPU了。。（我觉得应该也可以试试，大不了不用CuDNN。…
VS2019配置opencv的两种方法
前言
opencv是一个开源的跨平台计算机视觉库，是我们进行机器视觉学习的有力工具。opencv整体由C语言编写，它轻量且高效，并且提供了C，python，java等多种语言的接口。本文将详细讲解使用VS2019调用opencv的两种方法&…
【深度学习】在Mac下安装深度学习框架Caffe并测试Mnist数据集
本文的重点内容是在Mac OS下安装深度学习框架Caffe，对于深度学习、安装过程中使用的命令/方法等原理不做过多介绍。
首先，给出本人使用的Mac信息，不同的系统信息需要配置不同的工具。由于本人也属于小白，在安装过程中并没有使用G…
50.现有移动端开源框架及其特点—FeatherCNN与TensorFlow Lite
50.1 FeatherCNN
FeatherCNN 是由腾讯 AI 平台部研发的基于 ARM 架构的高效 CNN 推理库，该项目支持 Caffe 模型，且具有高性能、易部署、轻量级三大特性。 该项目具体特性如下： 高性能：无论是在移动设备（iOS / Android），嵌入式设备（Linux）还是基于 ARM 的服务器（Linu…
(Cont.) OpenPose OpenCV Caffe QT
Cont.
conda deactivate
Remember to deactivate conda before compiling
conda deactivatecaffe colas.h Path: openpose/3rdparty/caffe/include/cblas.h
Case 1: 如果没有 寻找一下 （大概率在python directory有）复制过来即可 exactly寻找命令&am…
No cache manager could be auto-configured, check your configuration (caching type is ‘CAFFEINE‘)
下面报错是因为 maven 没有加入 spring-boot-starter-cache No cache manager could be auto-configured, check your configuration (caching type is ‘CAFFEINE’) maven 配置 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>…
输出engine网络层
参考代码： layer network->getLayer(i); https://codeleading.com/article/6074265133/
nvinfer1::ILayer https://www.ccoderun.ca/programming/doxygen/tensorrt/classnvinfer1_1_1IScaleLayer.html
各网络层对应的编号： 搜索LayerType https://…
【Caffe学习五】Object Detection based on the Caffe-SSD Net——PASCAL VOC数据集
关于PASCAL VOC数据集的相关介绍可参考以下博客： https://arleyzhang.github.io/articles/1dc20586/ 重要提醒：请仔细阅读GitHub上关于Caffe-SSD网络的配置安装教程！！ https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd#installation 1…
OFGF光流引导特征：用于视频动作识别的快速且稳健的运动表示【含源码】
论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Sun_Optical_Flow_Guided_CVPR_2018_paper.pdf
这个 repo 包含论文的实现代码：
Optical Flow Guided Feature: A Fast and Robust Motion Representation for Video Action Recognition，Shuyang Sun，Zh…
解决caffe训练target_blobs.size ==source_layer.blobs_size(2 vs.1)
说明：这是在caffe利用resnet网络训练二分类的问题遇到的，之所以采用caffe训练是因为使用的嵌入式设备只支持caffe和tensorflow的模型权重文件。
1、首先采用的resnet50训练，搭建网络并加载权重，参考https://blog.csdn.net/m0_373…
ubuntu14.04、CPU的py-faster-rcnn安装步骤
py-faster-rcnn的CPU安装步骤：
(1)安装cython和easydict： sudo pip install cython sudo pip install easydict (2)下载项目： git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git (3)编译cython： 到…
caffe底下编译matlab的接口调试
前几天在ubuntu上安装了Matlab2015b，打算用它处理数据然后可以用作openpose的训练，其中在做coco数据的评估时用matlab可以实现测试，因此这个时候需要调用caffe的接口
ubuntu16.04安装matlab2015b参考https://blog.csdn.net/xidaoliang/artic…
caffe-ssd 安装+填坑
caffe-ssd 安装填坑SSD的focal_loss实现（Ubuntu系统）
安装： 1、安装依赖库
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-…
caffe-openpose结构
一、openpose自己的网络层
1、数据层
layer {name: "data" 表示该层名字type: "CPMData" 层有多种类型，比如：Data、Convolution、Pooling，Data表示数据来源于Leveldb或…
Jetson TX1和TX2手动刷机/备份和镜像恢复
Tx1手动刷机参考创客制造上的，链接附上
TX1入门教程基础篇-JETPACK自动刷机 - 创客智造
Tx1镜像的备份和恢复参考该创客制造，链接附上
TX1入门教程基础篇-备份和恢复 - 创客智造
Tx2系统恢复和备份
tx2系统备份与恢复_ycy_dy的博客-CSDN博客_tx2备份…
caffe实现深度可分离卷积Depthwise Convolution
1、深度可分离卷积的原理(Depthwise Separable Convolution) 深度可分离卷积由两个过程组成：depthwise convolution和pointwise convolution(即1x1 convolution)。 不妨假设输入图像的高度和宽度相同，对于M个高度和宽度都为F 的输入特征图，先…
caffe模型1X1卷积与FC互转
在caffe模型实际落地时，局限于硬件的问题，有时候训练好的网络结构需要进行微调，最近碰到NT98528输出不支持的问题，需要临时将1*1 conv改fc，先改prototxt，对应改下类型名称即可：
#caffe 卷积层
…
Tensorrt-caffee模型tensorrt部署教程
相比与tensorflow模型caffe模型的转换更加简单，不需要有tensorflow模型转uff模型这类的操作，tensorRT能够直接解析prototxt和caffemodel文件获取模型的网络结构和权重。具体解析流程和上文描述的一致，不同的是caffe模型的parser不需要预先指定…
安装caffe_train-master用于训练openpose的各种问题
前段时间用pytorch训练的openpose，遇到各种问题，最后好算也是跑起来了，感谢各位神仙的帮助！但是最后意识到用pytorch训练出来的权重在转caffemodel的时候或许存在精度损失的问题，获取根本没法转换，所以在尝…
UBUNTU 安装caffe遇到的问题
UBUNTU 安装caffe遇到的问题
在安装caffe的过程中，遇到了很多问题，网上都能找到答案，记录以下几个网上没有直接答案的问题。
nvcc fatal : Unknown option ‘fPIC’
nvcc本身不支持-fPIC编译参数，但是却提供了-Xcompiler 用途…
为 Caffe 添加 Python3 支持
Python2已近生命终点，然而 Caffe 却受硬件厂商的拥护。于是我们尝试在 Python3 环境下编译 Caffe。
Caffe Python 3.7 安装
对于 Python 3.3而言，需要搭配 Protobuf 3。因此不再需要 apt 安装libprotobuf-dev和protobuf-compiler，这二者是 …
Fast rcnn cpu 训练自己的数据
本文介绍如何在 cpu 模式下使用 Faster RCNN demo，以及在cpu 模式下训练自己的数据。
Install Faster-rcnn
源码地址：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn
由于 faster rcnn 依赖是基于 caffe 的，所以需要先安装 caffeÿ…
caffe cpu版 Anaconda3 python 接口安装
安装之前请详细阅读官方的文档
caffer installation
caffer Ubuntu Installation
由于官方的文档给出了各个版本的安装需求和 config 文件的部分参数含义，不够仔细（当然所有的 config 参数含义都在该文件中有解释），这里我单独…
Caffe入门：global pooling (全局池化)
“global pooling”就是pooling的 滑窗size 和整张feature map的size一样大。这样，每个 WHC 的feature map输入就会被转化为 11C输出。因此，其实也等同于每个位置权重都为 1/(WH)的FC层操作。也等同于输入一个tensor，输出一个vector。
“glo…
[OPENCV]010.深度神经网络(dnn模块)
1.加载Caffe框架模型
在本教程中，您将学习如何使用opencv_dnn模块进行图像分类，通过使用GoogLeNet训练网络从Caffe模型动物园。
1.1.下载opencv_extra 项目
到opencv_extra/testdata/dnn目录下执行python download_models.py ,下载模型
./dong2 --mo…
亲测有效的 win10 + Anaconda3 安装 Caffe 步骤
URL: https://stackoverflow.com/questions/42096015/how-to-add-caffe-to-anaconda-on-windows
Caffe安装问题解决——找不到 -lcblas -latlas
Caffe安装问题解决——找不到 -lcblas -latlas
问题描述
LD -o .build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0
CXX tools/caffe.cpp
CXX tools/compute_image_mean.cpp
CXX tools/convert_imageset.cpp
/usr/bin/ld: 找不到 -lcblas
/usr/bin/ld: 找不到 -latlas
collect2: error: l…
Ubuntu安装cpu版caffe及LeNet测试
Ubuntu的官方安装方法http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html Ubuntu版本(> 17.04)运行简单的命令就可以的 CPU版本: sudo apt install caffe-cpu GPU版本： sudo apt install caffe-cuda 对于版本为Ubuntu16.04的，安装的流程…
跨平台Caffe及I/O模型与并行方案（三）
3. Caffe I/O模型 Caffe支持GPU加速模式，这种异构程序设计对于I/O模型的效率有更高的要求。Caffe通过引入多重预缓冲来弥补内存与显存带宽的较大差距，使用主存管理自动机控制内存与显存的数据传输与同步，从而达到隐藏传输时间、提高计算资源利…
NVCaffe P2PManager
Caffe多GPU训练主要涉及4个类：P2PManager、P2PSync、Solver 和 Net。 假设使用4个GPU进行训练，模块依赖图如下图所示： 值得注意的是，每个Solver会创建线程运行Solver::Reduce。而Solver::Reduce会借由Net::ReduceAndUpdate调用Net…
跨平台Caffe及I/O模型与并行方案（四）
4. Caffe多GPU并行方案
4.1 多GPU并行概述 得益于训练数据的爆炸性增长和计算性能的巨大提升，深度学习算法能够学习数据的分布和分层的特征表示，从而更好地解决模式分析和分类等任务。面对巨大的数据规模和复杂的深度学习模型，目前主流的单G…
YOLOv5独家改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测
💡💡💡本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample， 具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv5网络中的nn.Upsample 💡💡💡在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著。 收录
YOLOv5原创自研
https://blog.csdn.net/m0_63774211/cate…
Caffe搭建：常见问题解决办法和ubuntu使用中遇到问题（持续更新）
原文地址为：
Caffe搭建：常见问题解决办法和ubuntu使用中遇到问题（持续更新）严正声明： 在linux下面使用命令行操作时，一定要懂得命令行的意思，然后再执行，要不然在不知道接下来会发生…
解决caffe中的python环境安装的问题（补充）
上一篇（解决caffe中的python环境安装的问题_qiuchangyong的博客-CSDN博客）说到了安装过程中遇到的常见问题，其实还有一个忘了补充，就是在执行命令"sudo python -m pip install -r requirements.txt"后，出现p…
海思nnie 部署环境 搭建流程
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