部署简介 如果说目标检测落地最广的是哪个算法，yolo系列肯定有一席之地，本文为大家介绍yolov5s 4.0模型如何转换为caffe模型并推理，据我所知，华为海思NNIE只支持caffe模型的转换， 所以yolov5模型要想在海思芯片上部署，转换为caffe模型是有必要的（在我的1070显卡上，yolov5s 4.0 的模型inference做到了11ms一帧！） ，可以从如下链接下载: https://pan.baidu.com/s/17bjiU4H5O36psGrHlFdM7A 密码: br7h cuda和cudnn的安装 可以参考我的TensorRT量化部署 /tools/caffe_yolov5s 输出平均推理时间，以及保存预测图片到当前目录下，至此，部署完成！ 华为海思NNIE部署拙见 如果有小伙伴，想把caffe模型部署到海思芯片，建议把yolov5的focus层替换为conv层（stride为2），upsample层替换为deconv层，如下图所示修改：
【GiantPandaCV导语】本文为大家介绍了一个caffe部署yolov5 模型的教程，并开源了全部代码。 部署简介 如果说目标检测落地最广的是哪个算法，yolo系列肯定有一席之地，本文为大家介绍yolov5s 4.0模型如何转换为caffe模型并推理，据我所知，华为海思NNIE只支持caffe模型的转换，所以 yolov5模型要想在海思芯片上部署，转换为caffe模型是有必要的（在我的1070显卡上，yolov5s 4.0 的模型inference做到了11ms一帧！） /tools/caffe_yolov5s 输出平均推理时间，以及保存预测图片到当前目录下，至此，部署完成！ 华为海思NNIE部署拙见 如果有小伙伴，想把caffe模型部署到海思芯片，建议把yolov5的focus层替换为conv层（stride为2），upsample层替换为deconv层，如下图所示修改：
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❝【GiantPandaCV导语】大家好，今天为大家介绍一下如何部署一个人脸106关键点模型到MsnhNet上，涉及到Caffe和Pytorch，MsnhNet模型转换，融合BN简化网络和如何编写MsnhNet 最近尝试部署一个开源的人脸106点Caffe模型(https://github.com/dog-qiuqiu/MobileNet-Yolo/tree/master/yoloface50k-landmark106 )到MsnhNet中，所以这篇文章就记录了我是如何将这个Caffe模型转换到MsnhNet并进行部署的。 总结 至此，我们完成了yoloface50k-landmark106在MsnhNet上的模型转换和部署测试，如果对本框架感兴趣可以尝试部署自己的一个模型试试看，如果转换工具有问题请在github提出issue 点击阅读原文可以快速关注MsnhNet，这是我们业余开发的一个轻量级推理框架，如果对模型部署和算法优化感兴趣的读者可以看看，我们也会在GiantPandaCV公众号分享我们的框架开发和算子优化相关的经历
Caffe 与 Caffe2 Caffe： - 适用于large-scale product - unparalleled performance - well tested C+ distributed training - 移动部署 - 新硬件支持，不仅仅是CPU和CUDA - 未来方向的适用性灵活性高，比如quantized computation - Facebook 系应用的实用测试 Caffe2 - Operators Operators是Caffe2的基本计算单元，每个Operator包含了给定输入和参数时，计算output所需必要的东西. Caffe和Caffe2的Operator Functionality对比如下图： ? Caffe2官方提供了 Operators的集合，参考Operators Catalogue.
安装 首先从网上下载Caffe2安装库 git clone --recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git 下载完以后进行安装 cd caffe2 mkdir See <file:///usr/share/doc/gcc-5/README.Bugs> for instructions. caffe2/CMakeFiles/caffe2.dir/build.make :6134: recipe for target 'caffe2/CMakeFiles/caffe2.dir/queue/rebatching_queue_ops.cc.o' failed make[3 ]: *** [caffe2/CMakeFiles/caffe2.dir/queue/rebatching_queue_ops.cc.o] Error 4 make[3]: *** Waiting for make -j24 2.在caffe2进行编译的时候没有找到 CUDA 和 cuDNN 路径 这个我们在进行编译之前cmake一下，提前设置这两个的路径，在caffe2目录下 cmake \ -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR
caffe.proto是caffe数据结构定义的主要文件，本文主要是在caffe.proto代码的基础上加上了部分中文注释，其中的内容与caffe的prototxt文件中的结构相对应。 // syntax用来指定protobuf的版本 syntax = "proto2"; // package可以看作C++中的namespace，与Caffe C++代码中的namespace caffe 对应 // package用来避免名称冲突 package caffe; // 在消息定义中，每个字段都有唯一的一个数字标识符。 Blob. // 指定Blob的shape，4-D shape message BlobShape { //数据块形状定义为Num * Channel * Height * Wight, 原因在于caffe 网络部署时会用到 message InputParameter { // This layer produces N >= 1 top blob(s) to be assigned manually
Caffe的设计 根据贾扬清的分享整理 Caffe遵循了神经网络的一个假设：所有的计算都是以layer形式表示的，layer的作用就是根据输入数据，输出一些计算以后的结果。 这个就是Caffe的一个基本流程！ Caffe主要结构 Caffe代码本身非常模块化，主要由4部分组成Blob，Layer，Net和Solver。 Caffe整体架构 Caffe的架构与其它的深度学习框架稍微不同，它没有根据算法实现过程的方式来进行编码，而是以系统级的抽象作为整体架构，逐层的封装实现细节，使得上层的架构变得很清晰。 Caffe中layer的种类有很多，具体的种类及功能请看官方文档。在创建一个Caffe模型的时候，也是以Layer为基础进行的。 Proto caffe.proto位于…/src/caffe/proto目录下，在这个文件夹下还有一个.pb.cc和一个.pb.h文件，这两个文件都是由caffe.proto编译而来的。
Caffe模型训练完成后，在实际生产环境中部署时需要对Caffe模型使用的显存（使用CPU时是内存）及模型分类的时间进行评估，下面是对比结果。测试使用的GPU为NVIDIA TESLA M40。 ?
" #include "caffe/internal_thread.hpp" #include "caffe/layer.hpp" #include "caffe/layers/base_data_layer.hpp " #include "caffe/proto/caffe.pb.h" namespace caffe { /** * @brief Provides data to the Net from image '/path/to/caffe-multilabel/' sys.path.insert(0, caffe_root + 'python') import caffe caffe.set_mode_gpu 3.5 多标签分类部署 deploy.py #! = '/path/to/caffe-multilabel/' sys.path.insert(0, caffe_root + 'python') import caffe caffe.set_mode_gpu
caffe是一个深度学习的框架, 具体我也不太清楚, 可以自行百度吧, 我也是刚刚知道有这么一个框架, 才疏学浅啊. 在安装完caffe, 我的第一个想法就是, 别管他是个啥东西, 总得先让我运行一些看一看吧. 刚好, 官方就准备了一些数据, 供我们运行一下看一看使用. 数据有了, 接下来就要将数据转换成caffe认识的格式了, 转换的过程也是直接调用caffe定义好的文件即可, 在 examples/mnist 目录下, 有 create_mnist.sh 文件, 因为改文件定义了一些路径 , 所以要在caffe根目录运行: ? 直接运行定义好的训练脚本, 回到 caffe 根目录, 运行 ./examples/mnist/train_lenet.sh(该脚本定义了一个 caffe 训练命令) ?
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_matrix.hpp" #include "caffe/proto/caffe.pb.h" namespace caffe { template > #include <utility> #include <vector> #include "caffe/layer.hpp" #include "caffe/util/io.hpp" #include "caffe/util/math_functions.hpp" #include "caffe/layers/seg_accuracy_layer.hpp" namespace caffe {
caffe 介绍 caffe是Berkely的深度学习框架,在流行的deep learning framework里属于使用人数很多的,github上的统计显示经常是使用量第一的 这里是官方地址,上面有介绍和安装的指南 Community: joint discussion, development, and modeling. caffe结构 Layer interface + Net + Solver caffe中的 caffe和GPU caffe可以利用cuda和cudnn来使用GPU来进行运算 NVIDIA DIGITS则是一个网络服务器，它提供了一个方便的网络接口，用于训练和测试基于caffe的深度神经网络, 模块加入到你的python路径中,不然会报caffe module not found的错误 caffe_root = '/home/gavinzhou/caffe-master/' sys.path.insert (caffe_root + netProPath, caffe_root + modelPath, caffe.TEST) # preprocessing transformer = caffe.io.Transformer
#caffe提供了六种优化算法来求解最优参数，在solver配置文件中，通过设置type类型来选择。
Hpp文件:包括 a solver.hpp — caffe-master\include\caffe\net.hpp b net.hpp — caffe-master\include\caffe\net.hpp c layer.hpp — caffe-master\include\caffe\layer.hpp d blob.hpp — caffe-master\include\caffe\blob.hpp 2.3 代码细节 2.3.1 caffe.proto caffe.proto是建议第一个阅读的部分，它位于…\src\caffe\proto目录下。 caffe.proto运行后会生成caffe.pb.cc和caffe.pb.h两个文件，包含了很多结构化数据。 caffe.proto的一个message定义了一个需要传输的参数结构体，Package caffe可以把caffe.proto里面的所有文件打包存在caffe类里面。大致的代码框架如下： ?
这篇文件主要介绍如何使用Linux的gdb调试Caffe的源码，源码调试主要是为了阅读并更好的了解Caffe源码。 1. args表示我们调试时需要输入的参数，调试的命令为build/tools/caffe，caffe命令的参数为--solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt。 Reading symbols from /home/irteam/line-brain/deploy/caffe/.build_debug/tools/caffe.bin...done. 2. 执行结果： Starting program: /*/caffe/build/tools/caffe train --solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt 参考资料 http://zhaok.xyz/blog/post/debug-caffe/
下载caffe源码包 cd ~/download $ git clone https://github.com/BVLC/caffe.git $ cd ~/download $ cp -r . /caffe ~/ 7.安装caffe的python依赖库 cd ~/caffe/python $ for req in $(cat requirements.txt); do pip install 编译caffe 8.1 配置文件修改 $ cd ~/caffe $ cp Makefile.config.example Makefile.config 8.1.1Makefile.config ", line 15, in <module> import caffe.io File "/home/fc/caffe/python/caffe/io.py", line 8, in <module > from caffe.proto import caffe_pb2 File "/home/fc/caffe/python/caffe/proto/caffe_pb2.py", line
/include/caffe/layers/softmax_loss_layer.hpp CPU 代码: . 参数 image.png 头文件 #ifndef CAFFE_SOFTMAX_WITH_LOSS_LAYER_HPP_ #define CAFFE_SOFTMAX_WITH_LOSS_LAYER_HPP _ #include <vector> #include "caffe/blob.hpp" #include "caffe/layer.hpp" #include "caffe/proto/caffe.pb.h " #include "caffe/layers/loss_layer.hpp" #include "caffe/layers/softmax_layer.hpp" namespace caffe <vector> #include "caffe/layers/softmax_loss_layer.hpp" #include "caffe/util/math_functions.hpp" namespace
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