Caffe源码---------主要框架介绍

初学者的我感觉看代码就是一个煎熬啊!但是某人说过一句话:“Don’t be afraid to read the code!”现在我写一下简单的介绍,准备给入门的你有一个清晰的发现!!!

主要部件:

●Blob: 存储数据和其他) ● Layer: 将bottom blobs 转移到top blobs ● Net: 许多层,通过FP/BP计算梯度 ● Solver:用梯度更新权值

Prototxt:定义网络

以AlexNet为例子吧:

可以知道一些简单的为:

获取数据:DataLayer

获取数据:ImageDataLayer

● 直接从图像文件得到图像和标签

● 与DateLayer相比,可能会慢一点

获取数据:WindowDataLayer

Read windows from image files and class labels

获取数据:HDF5Layer

获取数据:from memory

...........................

Finetuning

1. Convert data

2. Define net (as prototxt)

3. Define solver (as prototxt)

4. Train (with pretrained weights)

....................................

Demo!

.........................................

END!

原文发布于微信公众号 - 计算机视觉战队(ComputerVisionGzq)

原文发表时间:2017-03-21

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