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如何使用CAFFE For winDows训练自己的数据??

Caffe是目前深度学习比较优秀好用的一个开源库,采样c++和CUDA实现,具有速度快,模型定义方便等优点。学习了几天过后,发现也有一个不方便的地方,就是在我的程序中调用Caffe做图像分类没有直接的接口。

可以参照前一篇文章配置windows下的ssd,本文假设ssd已经通过windows下的编译。 1.准备数据 需要根据PASCAL VOC格式 准备对应的数据,推荐一个好用的贴标签软件(https://github.com/tzutalin/labelImg) 拿VOC2012为例,VOC2012目录下需要Annotat...

第一步,准备工作 1.首先从网址下载Caffe-Windows安装包(https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows); 2.安装Visual Studio 2013; 3.如果与需要使用NVIDIA显卡的请安装Cuda和CuDNN,不需要可以不装; 4.将.\windows\CommonSettings.props....

你想调用你的模型,最简单的法是看examples/cpp_classification里面的cpp文件,那是教你如何调用caffe获取分类结果的…(你没接触过caffe的话,建议你直接按照这个文件来操作可能会比较简单

1.把数据转化成leveldb或者是lmdb格式 2.编写好net和solver的prototxt文件 3.在命令行下输入caffe.exe train -solver XX.prototxt(solver的文件)或者在bat文件里输入那个指令并运行 基本是这样,不是很难,自己参照example里面的文件多试几次就好

一、准备 需要用到的东西我已经帮大家全部准备好了,有我自己亲手制作的第三方库 ,在源码的根目录下建立个3rdparty文件夹,把文件解压进去就可以了。 解压好之后,要将3rdparty/bin文件夹添加到系统目录

能识别出大猩猩吗

我试过用caffe for windows跑自己的二分类数据,用的是lenet模型,迭代5000次后,正确率93%,打算试试其他模型,imagenet

需要把py-faster-rcnn下的caffe-fast-rcnn迁移到Win下重新编译,主要是为了编译pycaffe

RCNN:RCNN可以看作是RegionProposal+CNN这一框架的开山之作,基本上所有top的方法都是这个框架,可见其影响之大。RCNN的主要缺点是重复计算,后来MSRA的kaiming组的SPPNET做了相应的加速。 Fast-RCNN:RCNN的加速版本,...

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