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ubuntu下tensorflow的环境搭建

ubuntu下tensorflow的环境搭建转自:http://blog.csdn.net/cxq234843654/article/details/70857562https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html官网参考文档地址:https://www.tensorflow.org/install

2017-08-11 16:28:09

Caffe 特征图可视化

特征图即网络在前向传播阶段的各层输出。 http://blog.csdn.net/u012938704/article/details/52767695这里使用一个训练过的CaffeNet模型对一张猫的图片进行分类,使用matlab绘制出卷积层的特征图。今天在使用matcaffe时遇到了CUDNN_STATUS_ARCH_MISMATCH的错误,根据http://blog.csdn.net

2017-07-09 21:41:32

yolo

【YOLO学习】使用YOLO v2训练自己的数据作者:hysteric314说明这篇文章是训练YOLO v2过程中的经验总结,我使用YOLO v2训练一组自己的数据,训练后的model,在阈值为.25的情况下,Recall值是95.54%,Precision 是97.27%。需要注意的是,这一训练过程可能只对我自己的训练集有效,因为我是根据我这一训练集的特征来对YOLO代码

2017-05-27 20:37:00

spyder绘制loss曲线

caffe的python接口学习(7):绘制loss和accuracy曲线转自:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5686067.html使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化。所以不推荐大家在命令行下面运行python程序。如果非要在命令行下面运行,还不如直接用c++算了。推荐使用jupyternot

2017-05-26 10:30:26

python caffe报错:No module named google.protobuf.internal

http://blog.csdn.net/wuzuyu365/article/details/52431062Python caffe报错:No module named google.protobuf.internal我装的是anaconda2, 解决方法是在其中安装protobuf最新版本sudo chmod 777 -R anaconda2conda install

2017-05-21 11:44:54

ssd

摘要: 配置ssd 并且整理自己的数据进行训练,调用c++ 接口来做检测分类 最近一直在看深度学习的东西,用到了ssd,上网一搜,找到一篇不错的博客,http://www.cnblogs.com/objectDetect/p/5780006.html,官网,这篇是连安装cuda到caffe环境的一系列http://blog.csdn.net/wopawn/article/details/523

2017-05-21 09:59:41

解决faster-rcnn中训练时assert(boxes[:,2]>=boxes[:,0]).all()的问题

1、出现问题:训练faster rcnn时出现如下报错:File "/py-faster-rcnn/tools/../lib/datasets/imdb.py", line 108, in append_flipped_images assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()AssertionError2、问题分析:检查自己数据发现,左

2017-05-20 09:41:32

fasterrcnn训练自己的数据

http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/51332084说明:本博文假设你已经做好了自己的数据集,该数据集格式和VOC2007相同。下面是训练前的一些修改。(做数据集的过程可以看http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50723212)Fast

2017-05-19 21:57:32

将数据集做成VOC2007格式用于Faster-RCNN训练

转自:http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/507232120.文件夹名首先,确定你的数据集所放的文件夹名字,例如我的叫logos。(或者和voc2007一样的名字:VOC2007)1.图片命名虽然说图片名对训练没什么影响,但建议还是按VOC2007那样,如“000005.jpg”这种形式。至于图片格式,代码

2017-05-19 21:55:31

fast-rcnn训练自己的数据

转自:.https://github.com/coldmanck/fast-rcnn(Concerning to original README.md, please refer to README_ORIG.md.)Training Fast R-CNN onRight Whale Recognition DatasetBefore starting to train you

2017-05-19 21:53:22

caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

转自:http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847在caffe的训练过程中,大家难免想图形化自己的训练数据,以便更好的展示结果。如 果自己写代码记录训练过程的数据,那就太麻烦了,caffe中其实已经自带了这样的小工具 caffe-master/tools/extra/parse_log.sh  caffe-master/too

2017-05-17 21:25:50

yolo训练自己的数据

转载: http://blog.csdn.net/ch_liu23/article/details/53558549最近在用yolo来做视频中的人员检测,选择YOLO是从速度考虑,当然也可以用ssd。YOLO相关可看主页Darknet,有相关代码和使用方法。由于之前做自己的数据训练过程中出现各种问题,参照了各种博客才跑通,现在记录下以防后面忘记,也方便自己总结一下。     YO

2017-05-14 23:11:07

fast-rcnn中编译cudnn出错解决方法

fasterrcnn代码默认是使用的cudnnv4,但是为了体验最新的v5,或者使用GTX1080,我们编译fasterrcnn的时候就会报错:Infileincludedfrom./include/caffe/util/cudnn.hpp:5:0,         from./include/caffe/util/device_alternat

2017-05-09 11:59:11

如何运行python文件

先将终端所在路径切换到python脚本文件的目录下然后给脚本文件运行权限,一般755就OK,如果完全是自己的私人电脑,也不做服务器什么的,给777的权限问题也不大(具体权限含义参考chmod指令的介绍,就不赘述了):chmod755./*.py然后执行。如果在脚本内容的开头已经给出了类似于如下的注释:#!/usr/bin/envpython

2017-05-07 20:22:10

测试python代码

#!/usr/bin/env python#coding=utf-8  #加载必要的库  import numpy as np  import sys,os  #设置当前目录  caffe_root = '/home/cjj/caffe/'    sys.path.insert(0, caffe_root + 'python')  import caffe  o

2017-05-07 20:19:22

生成train.txt和val.txt

#!/usr/bin/env shDATA=/home/cjj/caffe/data/myimageMY=/home/cjj/caffe/data/myimageecho "Create train.txt..."rm -rf $MY/train.txtfor i in 3 4 5 6 7 dofind $DATA/train -name $i*.jpg | cut -

2017-05-06 19:12:58

自动生成图像标签代码

%%      %图片保存路径为:      %E:\image\car      %E:\image\person      %car和person是保存车和行人的文件夹      %这些文件夹还可以有多个,      %放在image文件夹里就行      %该代码的作用是将图片名字改成000123.jpg这种形式      %%      %clc;  

2017-05-06 19:09:36

linux caffe环境配置

1.环境准备sudoapt-getinstallgitsudoapt-getinstalllibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibopencv-devlibhdf5-serial-devprotobuf-compilersudoapt-getinstall--no-install

2017-04-26 16:30:37
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