caffemodel
Caffe，全称ConvolutionalArchitectureforFastFeatureEmbedding。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。
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Caffe2 - (七)Caffemodel 转换为 Caffe2 pb 模型
python -m caffe2.python.caffe_translator deploy.prototxtpretrained.caffemodel即得到 caffe2 的模型：init_net.pb，predict_net.pb.现在支持转换的网络层有：inputvideodatadataconvolution3dconvolutiondeconvolutioncroprelupoolingpooling3dlrninnerproductdropoutsoftmaxsoftmaxwithlossaccuracyconcattanh...
Caffe学习笔记(七)：使用训练好的model做预测(mnist)
utf-8 -*-import caffe import numpy as np deftest(my_project_root, deploy_proto):caffe_model = my_project_root + mnist_iter_9380.caffemodel#caffe_model文件的位置 img = my_project_root + mnisttest609269.png#随机找的一张待测图片 labels_filename = my_project_root + mnisttestlabels.txt#类别名称文件...
caffe的demo测试
null result without error in pyobject_call解决：$ sudo apt-get install python-yaml 问题：f0106 14:03:13.176914 19648 io.cpp:54] check failed: fd ! = -1 (-1 vs. -1) file not found:dataimagenet_modelszf.v2.caffemodel*** check failure stack trace: ***解决：指明使用第一块 gpu(0),模型是 zf,训练数据...
caffe随记(九)---利用FCN和已有的model进行图像语义分割
1、下载caffemodel本例中我们使用的是pascalcontext-fcn32的模型，这个下载链接在它的文件夹里有，就是url那个文件下载 pascalcontext-fcn32s-heavy.caffemodel这个文件2、增加python的路径本次我使用的方法是 vim~.bashrc在最后一行添加python路径，如下图，请根据自己的路径修改路径? 3、创建deploy.prototxt因为32...
DL开源框架Caffe | 模型微调 （finetune）的场景、问题、技巧以及解决方案
bincaffe.exe train --solver=.solver.prototxt -weightstest.caffemodelpause二、caffe命令全解析 http:www.cnblogs.comdenny402p5076285.html第二部分：微调参数调整示例一、各类模型finetune示例caffe finetune resnet-50http:blog.csdn.nettangwenbo124articledetails56070322caffe finetune googlenethttp...
DL开源框架Caffe | 用训练好的模型对数据进行预测
一句话理解caffe： caffe的万丈高楼（net）是按照我们设计的图纸（prototxt），用很多砖块（blob）筑成一层层（layer）楼房，最后通过某些手段（solver）进行简装修（train）精装修（finetune）实现的，另外每个楼层都可以被购买规己用，那么就会有归属（lable）。 一 caffe识别问题上利用训练好的模型预测利用已有的...
DL开源框架Caffe | 目标检测Faster-rcnn问题全解析
caffe-fast-rcnn ，这里是caffe框架目录； data，用来存放pretrained模型，比如imagenet上的，以及读取文件的cache缓存； experiments，存放配置文件以及运行的log文件，另外这个目录下有scripts可以用end2end或者alt_opt两种方式训练； lib，用来存放一些python接口文件，如其下的datasets主要负责数据库读取...
Caffe学习系列(23)：如何将别人训练好的model用到自己的数据上
假设我现在有一些自己的图片想进行分类，但样本量太小，可能只有几百张，而一般深度学习都要求样本量在1万以上，因此训练出来的model精度太低，根本用不上，那怎么办呢？ 那就用caffe团队提供给我们的model吧。 因为训练好的model里面存放的就是一些参数，因此我们实际上就是把别人预先训练好的参数，拿来作为我们的...
caffe introduction & classification
训练好的模型(caffe model)的路径modelpath = pathtoyourcaffe model.caffemodel #trained sizetrainedsize = 28 # label pathsystxtpath =pathtoyoursynset_words.txt import caffe # set caffe to cpu mode,load the net in the test phase for inference,and configure input preprocessing caffe.set_mode_cpu()...
Caffe MNIST 简要分析
参考caffe笔记：测试自己的手写数字图片，用 caffe 测试自己的图片。 在这里具体过程就不详细介绍，仅展示下最终结果（前面的链接写得非常全）：buildexamplescpp_classificationclassification.bin >examplesmnistclassificat_net.prototxt >examplesmnistlenet_iter_10000.caffemodel > examplesmnistmean.binary...
Caffe神经网络结构汇总
网络结构地址：https:github.combvlccaffetreemastermodelsbvlc_alexnet预训练模型地址：http:dl.caffe.berkeleyvision.orgbvlc_alexnet.caffemodel2. squeezenetsqueezenet设计目标不是为了提高识别的准确率，而是希望简化网络复杂度。 squeezenet的模型结构确实很小，没压缩的情况下才5m左右，而且识别的精度还可以...
Ubuntu16.04安装caffe 框架
所以执行：$ .demo.py --net zf还是，不过“9 vs. 0”变成“8 vs. 0”loaded networkhomefcpy-faster-rcnndatafaster_rcnn_modelszf_faster_rcnn_final.caffemodelf010520:57:31.931417 12305 roi_pooling_layer.cu:91] check failed:error == cudasuccess (8 vs. 0) invalid device function*** check failure stack...
机器学习库初探之 Caffe
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 facebook 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 上直接无缝切换。 caffe的特点 易上手 模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出。 caffe 给出了模型的定义、最...
人脸实践篇 | 基于Caffe的年龄&性别识别
age_net_pretrained=.modelsage_net.caffemodelage_net_model_file=.deploy_age.prototxtage_net = caffe.classifier(age_net_model_file, age_net_pretrained,mean=mean,channel_swap=(2,1,0),raw_scale=255,image_dims=(256, 256)) 读取label文件：age_list=gender_list= 读取预测图像及预测结果：example_image = ...
caffe python 图片训练识别 实例
caffe.set_mode_cpu() mean_blob = caffe_pb2.blobproto() with open(mean_path)as f:mean_blob.parsefromstring(f.read()) mean_array =np.asarray(mean_blob.data, dtype=np.float32). reshape((mean_blob.channels, mean_blob.height,mean_blob.width)) self.net = caffe.net(deploy_path, model_path, caffe.test...
caffe 的命令行训练与测试
本文转自： http:blog.csdn.netyiliang_articledetails60464968train训练（用cmd caffe命令行）（solver.prototxt） 在使用cmdcaffe时，需要默认切换到caffe_root文件夹下，需要使用上述命令才可以使用tools下的caffe接口，因为caffe默认都需要从根目录下面执行文件。 1、训练模型，以mnist为例子（solver.prototxt）...
caffe学习笔记2-caffe命令行训练与测试
train训练（用cmdcaffe命令行） （solver.prototxt） 在使用cmdcaffe时，需要默认切换到caffe_root文件夹下，需要使用上述命令才可以使用tools下的caffe接口，因为caffe默认都需要从根目录下面执行文件。 1、训练模型，以mnist为例子（solver.prototxt） .buildtoolscaffe train-solver=examplesmnistlenet_solver...
Caffe（13）--（SSRNet模型）Keras转Caffe教程
删掉了def merge_age(x,s1,s2,s3,lambda_local,lambda_d):函数，并修改网络输出直接为9个参数，age的具体计算放在网络外的demo中，具体见源码。 2）convert_ssrnet.py – 转换脚本3）keras2caffe.py –keras层转换到caffe层的具体实现4）ssrnet.caffemodel –转换得到的caffe下模型权重文件5）ssrnet.prototxt –...
Caffe实践 - 单标签图片分类流程
classnamesdefine # 分类的类别名 model_def = pathtodeploy.prototxt weight_def =pathtoalexnet_iter_xxx.caffemodel # 训练得到的 caffemodelnet =caffe.net(model_def, weight_def, caffe.test) # 网络和模型加载，test模式 # 图片预处理设置transformer =caffe.io.transformer({data: net.blobs.data.shape})...
caffe随记（六）---tools工具举例
有点长，我打出来extract_features 这个程序的名称pretrained_net_param 预训练的网络，**.caffemodelfeature_extraction_proto_file 网络描述文件，**.prototxtextract_feature_blob_name1 需要提取的blob名字，可以写多个用逗号分开save_feature_dataset_name1 保存特征名字num_mini_batches做特征提取的数据批量...
