4 chen1234520nnn

尚未进行身份认证

暂无相关描述

等级
TA的排名 7w+

【caffe】caffe的solver中不同的学习策略(lr_policy)

在caffe源码的caffe-master/sec/caffe/proto/caffe.proto下记录了不同的学习策略的计算方法://Thelearningratedecaypolicy.Thecurrentlyimplementedlearningrate//policiesareasfollows:-fixed:alwaysretu...

2019-08-08 14:48:25

【caffe】SSD网络模型中solver.prototxt文件详解

train_net:"models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/train.prototxt"test_net:"models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/test.prototxt"test_iter:619#测试时的迭代次数test_interval:10000#每10000次迭代测试一次base_lr:0.0...

2019-07-19 17:19:06

CSDN教程博客链接

SSD训练:https://blog.csdn.net/zhang_shuai12/article/details/52346878https://blog.csdn.net/zhang_shuai12/article/details/52346878SSD理论详解:https://blog.csdn.net/qianqing13579/article/details/821066...

2019-07-05 15:14:44

CSDN知识储存

static_cast<new_type>(expression)备注:new_type为目标数据类型,expression为原始数据类型变量或者表达式。static_cast相当于传统的C语言里的强制转换,该运算符把expression转换为new_type类型,用来强迫隐式转换如non-const对象转为const对象caffe中per_class_accur...

2019-07-04 17:48:39

【caffe】ubuntu系统下caffe的create_imagenet.sh(用于生成lmdb文件)与train_caffe.sh(训练指令)详解

1.create_imagenet.shcreate_imagenet.sh是ubuntu下caffe用来将图片数据转换成lmdb格式文件的指令。下面是create_imagenet.sh中的具体内容,其中本文此处设置的路径为windows下,在ubuntu下改成ubuntu对应的路径即可。#!/usr/bin/envsh#Createtheimagenetlmdbin...

2019-05-08 11:34:13

【caffe】caffe框架中的train_val.prototxt文件和deploy.prototxt文件区别和转换

train_val.prototxt文件和deploy.prototxt文件区别和转换1.train_val.prototxt文件和deploy.prototxt文件介绍。train_val.prototxt:训练与测试使用的网络结构文件deploy.prototxt:模型构造文件。用于实际场景使用时的网络结构文件。这两个文件是caff...

2019-05-07 10:33:17

【caffe】Windows下caffe框架中生成均值文件

均值文件的意义图片减去均值后,归一化后,再进行训练和测试,能够提高速度和精度。因此,一般需要在训练时减去均值,均值文件的计算主要有两种方式:1)第一种方法:直接将均值设置为128,但若遇到一些填充过的样本,那么均值就会和128相差较多,这种情况下就要用第二种方法。2)第二种方法:实际上就是计算所有训练样本的平均值,计算出来后,保存为一个均值文件,在以后的测试中,就可以直接使用这个均值来...

2019-04-25 17:03:42

【caffe】Windows下将文件夹中图像样本生成LMDB格式文件

1.创建convert_train_lmdb.bat文件,用来生成lmdb格式文件。.bat文件中具体内容:D:\\caffe-master\\Build\\x64\\Release\\convert_imageset.exe--gray--resize_width=144--resize_height=144D:/caffe-windows/Num_train/train/D:...

2019-04-25 10:36:48

【caffe】Ubuntu16.4系统安装caffe CPU版 (踩坑记录)

Ubuntu16.4系统安装caffeCPU版(踩坑记录)PS:文章内容流程参考自以下文章,其中根据实际出现的问题,对其中的步骤做了增加。参考文章链接:https://blog.csdn.net/u010193446/article/details/53259294感谢作者:莫欺、少年穷一、检查自己电脑是否具有GPU通常Caffe在计算时有两种模式可以选择,CPU...

2019-04-18 23:45:24

【caffe】caffe中Solver文件简介

#Thetrain/testnetprotocolbufferdefinitionnet:"examples/vggface/vggface_train_test.prototxt"#test_iterspecifieshowmanyforwardpassesthetestshouldcarryout.test_iter:15#设置迭代测试的次数...

2019-04-02 15:04:31

【HOG特征】Opencv中HOGDescriptor()函数参数图解

CV_WRAPHOGDescriptor():winSize(64,128),blockSize(16,16),blockStride(8,8),cellSize(8,8),nbins(9),derivAperture(1),winSigma(-1),histogramNormType(HOGDescriptor::L2Hys),L2HysThres...

2018-12-19 16:37:08

【HOG特征】HOG:从理论到OpenCV实践

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhazhiqiang2010/article/details/21047207 </div> <linkrel="stylesheet"hr

2018-12-19 10:44:46

【caffe】Windows10+Cuda9.0+Cudnn7.0下配置GPU版caffe

第一步:下载所需软件1、下载CUDA9.0,也是目前的最新版本。2、下载CUDNNV7.0。3、下载Caffe。 第二步:安装和配置参考网上的大多数教程,对软件进行安装配置。1、安装CUDA9.0,安装过程很简单。2、CUDA9.0安装完成后,打开CUDNN文件,将里面的bin、lib、include三个文件夹复制到CUDA9.1的安装路径中与CUDA9.1本...

2018-10-27 21:31:48

【caffe】Windows下使用GPU版caffe训练minist网络模型

Caffe的GPU版训练minist模型步骤1.下载训练数据。2.将训练数据生成lmdb文件1)建立下面两个脚本文件,用来将上面的4个数据转换为lmdb文件。其中脚本文件中的内容如下:文件:convert-mnist-data-test.bat..\..\..\Build\x64\Release\conver...

2018-10-27 21:08:43

【C/C++】一个结构体变量占多大内存空间的问题

原文链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_75a2ecd20102xca0.html一个结构体变量占多大内存空间的问题 直接来看相同数据结构体的几种书写的格式吧。格式一:1.  struct tagPhone    2.  {    3.       char   A;    4.       int    B;    5.    ...

2018-10-24 11:25:26

【C/C++】int const * p1 和const int * p3 和 int * const p4 的区别

开门见山,区分这几个的区别,一个原则。const离谁近,那么const就是修饰谁的。注意:(1)const修饰变量类型时,此时不能直接修改变量的值,只能通过修改指针的指向。(2)const修饰指针时,此时不能修改指针的指向,但是可以修改指针指向变量的值。intconst*p1=&a;   //此时const修改的是int,所以不能修改int值constint...

2018-10-24 10:50:50

【C/C++】浅拷贝与深拷贝的区别

□当对一个已知对象进行拷贝时,编译系统会自动调用一种构造函数——拷贝构造函数,如果用户未定义拷贝构造函数,则会调用默认拷贝构造函数。#include<iostream>usingnamespacestd;classStudent{private: intnum; char*name;//此处类中包含指针public: Student();...

2018-10-24 09:49:04

卷积神经网络的复杂度分析

原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/31575074 在梳理CNN经典模型的过程中,我理解到其实经典模型演进中的很多创新点都与改善模型计算复杂度紧密相关,因此今天就让我们对卷积神经网络的复杂度分析简单总结一下下。本文主要关注的是针对模型本身的复杂度分析(其实并不是很复杂啦~)。如果想要进一步评估模型在计算平台上的理论计算性能,则需要了解Rooflin...

2018-10-21 22:32:42

【C/C++】char * ,char ** ,char a[ ] ,char *a[]

1.数组的本质:数组是多个元素的集合,在内存中分布在地址相连的单元中,所以可以通过其下标访问不同单元的元素。2.指针指针也是一种变量,只不过它的内存单元中保存的是一个标识其他位置的地址。3.字符串常量的本质是它的第一个字符的地址。(与数组类似,数组名也为其第一个元素的地址)。char *s;s="mgchen";//此处为什么可以把一个字符串常量赋值给一个指...

2018-10-19 23:36:17

【C/C++】函数的形参传递值、传递指针、传递引用的区别

1、传递值:把实参的值赋值给行参,那么对行参的修改,不会影响实参的值。单向传递。2.传递指针(即传递地址):通过指针操作实参,同样可以改变实参的值。是传值的一种特殊方式,只是他传递的是地址。此处也是把实参的值赋值给形参(只不过实参的值是一个地址),当我们对形参的值进行修改时,依然不会影响到实参的值。但是此处有个特别重要的一点,形参中的值是一个地址,我们可以通过修改这个地址所指向的内容,...

2018-10-19 23:05:43

查看更多

勋章 我的勋章
  • 持之以恒
    持之以恒
    授予每个自然月内发布4篇或4篇以上原创或翻译IT博文的用户。不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!
  • 1024勋章
    1024勋章
    #1024程序员节#活动勋章,当日发布原创博客即可获得
  • 勤写标兵Lv1
    勤写标兵Lv1
    授予每个自然周发布1篇到3篇原创IT博文的用户。本勋章将于次周周三上午根据用户上周的博文发布情况由系统自动颁发。