本文介绍了如何使用Caffe进行深度学习，主要内容包括安装Caffe、配置Caffe环境、创建LMDB数据集、训练CNN模型和测试模型。
本文介绍了如何使用Caffe进行图像分类，通过加载已经训练好的模型和相应的配置文件，对输入的图像进行分类，并输出分类结果。同时，还介绍了一些基本的Caffe配置和常见的网络结构，以及如何使用Python API进行Caffe的调试和测试。
Caffe是目前比较常用的深度学习框架，这个框架安装没有其他一下主流框架那么简单，直接使用pip命令安装，它更常用的是使用编译的方式安装。所以写下这个文章记录一下。
这里F:\caffe-python\python 是我的新Layer的路径F:\caffe-windows\windows\install\python 是我的Caffe编译以后install的路径
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本文主要分析caffe中Blob内存管理类SyncedMemory，主要内容包括：
Center Loss - Caffe [caffe-face] 1. prototxt 中的使用 layer { name: "fc5" type: "InnerProduct" bottom: "res5_6" top: "fc5" param { lr_mult: 1 decay_mult: 1 } param { lr_mult: 2 decay_mult: 0 } inner_product_param { num
文章主要介绍了如何将深度学习模型应用于文本分类任务，并重点介绍了基于Caffe的深度学习框架和CUDA加速库的使用方法。此外，文章还介绍了一些实验结果，包括使用不同的深度学习模型和优化算法的比较，以及使用Caffe和CUDA加速库实现文本分类任务的实验结果。
Caffe里面的一种数据存储和读取方式是使用数据库格式，将数据保存到特定的一个数据库文件中，然后在代码里面整个读入这个数据库文件。Caffe支持的数据库格式包括lmdb和leveldb，可能很多人是因为caffe才知道这两个库的，但其实这两个库也是非常出名的工具。下面就展示下在Caffe里面用Python接口调用生成的LMDB或者LEVELDB格式的文件的代码吧。
下面仅仅给出将Datum类型转化为caffe的Blob， cv::Mat的转化同理.
caffe训练网络模型一般直接使用的caffe.bin: caffe train -solver solver.prototxt，其实这个命令的本质也是调用c++的Solver.
激活函数如:ReLu，Sigmoid等layer相对较为简单，所以在分析InnerProductLayer前，我们先看下激活函数层。
主要包括两部分: 1. 镜像(IMAGE)创建 2. 数据卷(Data Volumes)挂载
BlockingQueue线程安全的队列， 作为caffe训练时数据同步的重要数据结构，本文做简要分析。
大家都知道有效的数据对于深度学习的重要性，然而有时能够获取的数据确实有限，为了让模型更加鲁棒，我们可以添加数据或者对已有数据做数据增强。下面我具体阐述四个深度学习框架，包括Caffe，Tensorflow，Pytorch，Mxnet。
Loss Layer From Deep-Metric-Learning-CVPR16.
注意,--recursive 一定要有,否则 py-faster-rcnn 目录下没有 caffe-fast-rcnn 文件夹。
色情内容在中国一直处于严格的监管，即使这样，互联网上还是很容易就能访问到色情内容。还记得曾经的“绿坝-花季护航”软件么？由于其识别效果差、软件不稳定，最后不了了之，浪费了大量的人力和金钱。
快照的大用途：如果出了什么意外中断了训练，那真是天都要塌了，所以快照存储了训练的中间结果，这个设计真是人性化，当再次训练时，就可以从快照中恢复数据了。直接在最后的执行文件，调用已经训练的快照就行，用-snapshot
本文介绍了如何使用Caffe进行深度学习模型的训练和部署。首先介绍了Caffe的基本情况和特点，然后详细讲解了Caffe中模型训练和部署的流程和步骤。最后，探讨了如何使用Caffe进行图像分类和物体检测任务。
类似于 Caffe 基于 Python 定制 CaffeLayers， Caffe2 也提供了使用 Python 来自定义 Caffe2 Operators.
本文介绍了如何使用Caffe在MNIST数据集上进行手写数字识别。首先，作者详细介绍了如何将MNIST数据集导入到Caffe中，并训练了一个简单的CNN模型。然后，作者使用这个训练好的模型对MNIST数据集进行预测。最后，作者演示了如何编写代码来执行这些预测，并分析了结果。
原文：Github 项目 - FaceBoxes高精度实时人脸检测器 - AIUAI
solver.net.forward()是将batch_size个图片送到网络中去，只有前向传播(Forward Propagation，FP)，作用于训练集
主要内容： caffe源码分析-SyncedMemory caffe源码分析-Blob 其中Blob分析给出了其直接与opencv的图片相互转化以及操作，可以使得我们更好的理解Blob.
在Caffe 中，一般一个 BatchNorm 层后接 一个 Scale 层，例如：
由于有关caffe的开发资料实在太少，单单是这个问题就困扰了我半天。最后终于找到了一个大腿----beenfrog，也是一个正在学习caffe框架的研究人员。博客mark下，以后有问题可以去这里找。
本文介绍了如何使用Caffe在MNIST数据集上训练一个简单的CNN分类器。首先介绍了MNIST数据集的背景和CNN架构，然后详细描述了如何使用Caffe进行模型的训练和测试。最后演示了如何使用Caffe中的命令行工具进行模型的部署和测试。
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想要入门深度学习没有几个趁手的兵器是不行的，目前流行的框架tensorflow、pytorch、caffe等，笔者也是最近接触了caffe，发现caffe非常适合初学者入门深度学习。不必像tensorflow那样，先学习Python，然后在学习tf,这个过程感觉像在重新学习一门语言。caffe是c++编写的，所以从github上下载下来后需要你自己编译，令人高兴的是caffe也支持windows,你去github上下载微软发布的caffe用vs2013编译即可成功，它也区分cpu版本与gpu版本，如何编译安装的百度上教程基本可用，笔者在windows跟ubuntu都编译成功了。入门的童鞋基本上接触的第一个教程就是mnist识别手写数字，caffe无疑可以让你最快的搭建整个网络并跑通。
本文主要介绍了如何使用Caffe中的ImageData层和DummyData层来导入图像数据以及进行图像分类。首先介绍了ImageData层的参数和使用方法，然后通过一个示例展示了如何使用ImageData层和DummyData层来将图像数据导入到Caffe中。最后讨论了如何使用Caffe中的Net训练模型来进行图像分类。
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在当今世界，人工智能已被大多数商业运作所应用，而且由于先进的深度学习框架，它非常容易部署。这些深度学习框架提供了高级编程接口，帮助我们设计深度学习模型。使用深度学习框架，它通过提供内置的库函数来减少开发人员的工作，从而使我们能够更快更容易地构建模型。
本文主要分析caffe inner_product_layer源码，主要内容如下：
Look into Person: Self-supervised Structure-sensitive Learning Code-Caffe Paper LIP Dataset - 百度云 LIP Dataset - Google Drive attention+ssl.caffemodel - Google Drive 摘要——基于提供的训练模型进行测试， 模型是基于 Attention Model - Attention to Scale: Scale-aware Semantic
convert_imageset是将我们准备的数据集文件转换为caffe接口更快读取的LMDB或HDF5数据类型。
DataReader作为DataLayer的数据成员变量，以多线程的方式从数据库(如lmdb, hdf5)读取数据：
DataLayer作为caffe训练时的数据层（以多线程的方式读取数据加速solver的训练过程），继承自BaseDataLayer/BasePrefetchingDataLayer。
SegAccuracyLayer 语义分割 seg_accuracy_layer.hpp #ifndef CAFFE_SEG_ACCURACY_LAYER_HPP_ #define CAFFE_SEG_ACCURACY_LAYER_HPP_ #include <vector> #include "caffe/blob.hpp" #include "caffe/common.hpp" #include "caffe/layer.hpp" #include "caffe/util/confusion
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Blob 是Caffe作为数据传输的媒介，无论是网络权重参数，还是输入数据，都是转化为Blob数据结构来存储，网络，求解器等都是直接与此结构打交道的。
本文转载自JK Jung的帖子：https://jkjung-avt.github.io/tx2-camera-caffe/ 如果有侵犯到贴主利益，请立刻跟我联系。 之前，贴主分享了一个python脚本，它可以用来在Jetson TX2上捕捉和显示来自相机(IP、USB或板载)的实时视频。在这里，贴主继续扩展了这个脚本，并展示了如何在捕获的相机映像上运行Caffe图像分类(推断)，这些都是在python代码中完成的。这tegra-cam-caffe.py sample应该适合快速验证您的新训练的Caffe图
ROS + Caffe，这里以环境中物体识别为示例，机器人怎么知道环境里面有什么呢？
本文主要介绍了在Caffe中进行均值文件转换的方法和具体实现。首先介绍了Caffe中对于均值文件的常用形式，然后详细阐述了将均值文件从binaryproto格式转换为npy格式的过程，最后通过实际测试证明了这种方法的有效性和正确性。
【磐创AI 导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第四章中的使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端。查看专栏历史文章，请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍：PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习，深度学习资源，大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
用Caffe框架训练图像相关的视觉任务时候，在预处理的时候会先求图像的均值，这个均值其实是整个数据集的图像均值，Caffe中提供了一个工具来计算数据集的均值，该工具就是compute_image_mean，只要调用一下，就会生成一个mean.binaryproto文件。
此文章作为存档文章，caffe虽然不是c++版本运行CenterNet的最优方式，但也是一种选择。这里仅仅是记录，承接利用Caffe推理CenterNet(上篇)。
Docker是开源的应用容器引擎。若想简单了解一下，可以参考百度百科词条Docker。好像只支持64位系统。
Faster R-CNN 的 caffe-fast-rcnn 版本没有更新，导致新版的 cudnn 不能使用，Makefile.config 添加 cudnn:=1 时，编译无法通过. 对此，作以下修改： 将 caffe-fast-rcnn 中的以下文件替换为 BAIR(BVLC) 的 caffe 的对应文件：
本文转自： http://blog.csdn.net/yiliang_/article/details/60464968
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