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：
部署有一定门槛 可以看出，使用云服务器部署 AI 绘画模型是综合性价比最高的一种方式，但由于其使用的固有门槛，导致大多数炼丹师望而却步。...本文将演示如何使用 GPU LAB，极简部署 AI 绘画模型，降低用户在云服务器部署 AI 绘画模型的使用门槛。 购买服务器（3-5分钟） 首先，需购买一台腾讯云的 GPU 服务器。...可进入下一步，开始 AI 绘画环境部署。...安装完毕后进程中没有NVIDIA-、cuda-、cudnn-等 开始部署 Plan A（推荐）：三条指令部署 AI 绘画环境 在确保已完成驱动自动安装后，可通过执行下述三条指令，快速部署 AI 绘画环境...PlanB：一键完成 AI 绘画环境部署 同 planA，在确保已完成驱动自动安装后，可将 planA 中三条指令合为一条，一键完成 webui 部署。
❝【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 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
更新下本实验室的两款开源工具箱的进展： 1 - AR lab 效果演示 ? 我一直有关注AR领域的创新，尤其是多屏联动、实时互动、图像分割算法等技术。
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。
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/
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 #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 #include #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安装 Caffe框架下载地址：https://github.com/BVLC/caffe 下载完成后解压，进入主目录，执行 cp Makefile.config.example Makefile.config...apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libatlas-base-dev 进入src/caffe.../proto文件夹，修改caffe.proto，在最后添加 message PermuteParameter { // The new orders of the axes of data....USE_OPENCV := 0 # USE_LEVELDB := 0 # USE_LMDB := 0 # This code is taken from https://github.com/sh1r0/caffe-android-lib...Does not work on OSX due to https://github.com/BVLC/caffe/issues/171 # DEBUG := 1 # The ID of the GPU
CSAPP学习过程 这篇文章主要记录CSAPP书和lab的学习过程，具体某个lab的踩坑过程会分别附单独链接，本文主要是记录漫长的学习过程以及方便想学但是尚未开始学习的同学参考，以下是github的lab...image.png Todo Bilibili翻译课程 lecture 1-4 搭建实验环境 Data lab Bilibili翻译课程 lecture 5-9 Bomb lab Attack...lab 前置材料 一本CSAPP CSAPP的bilibili翻译课程 实验材料 参考经验贴1 参考经验贴2 我想做些什么 开设这个仓库是想记录我做CSAPP的lab的过程，也顺便将踩坑过程分享，帮助后人少走弯路...学习过程（以Lab为单位总结） 简单查阅别的学习经验后，大多数人的分享都说看书再多遍也不如做lab学到的多，lab是课程的精髓，我已经粗略的学过编译原理，计算机组成原理和操作系统，所以我会比较快速的过一遍网课然后开始...lab，目标3个月完成大多数的lab（也许有一些实在不感兴趣的lab会跳过） Timeline 2022-03-30 完成Datalab 2022-03-28 完成实验环境搭建 2022-03-27 完成
一、前述 Caffe，全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding。是一种常用的深度学习框架，主要应用在视频、图像处理方面的应用上。...caffe是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。作者是贾扬清，加州大学伯克利的ph.D，现就职于Facebook。...caffe的官网是http://caffe.berkeleyvision.org/。
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： ?
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