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如何利用CAFFE训练ImAgENEt分类网络

1.下载好来自ImageNet的training和validation数据集合;分别存放在如下的格式: /path/to/imagenet/train/n01440764/n01440764_10026.JPEG /path/to/imagenet/val/ILSVRC2012_val_00000001.JPEG 2. 进行一些预处理操作: cd $CAFFE_ROOT/data/il...

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。Caffe的数据层可以从数据库(支持leveldb...

训练配置:batchsize=128 caffe自有的imagenet with cuDNN模型快于googlenet with cuDNN VGG16层不用cuDNN慢于caffe自有的imagenet with cuDNN模型 VGG19层不用cuDNN慢于caffe自有的imagenet with cuDNN模型 一、CAFFE 自带配置,使用cuDNN Forwa...

1.下载好来自ImageNet的training和validation数据集合;分别存放在如下的格式: /path/to/imagenet/train/n01440764/n01440764_10026.JPEG /path/to/imagenet/val/ILSVRC2012_val_00000001.JPEG 2. 进行一些预处理操作: cd $CAFFE_ROOT/data/il...

我个人觉得,分为两种不同的导入方式吧,第一种是依赖库没有gradle文件的:1、通过菜单:File--》New--》ImportModule,先将依赖库导入项目中2、修改app目录下的build.gradle文件,在dependencies节点处,添加编译依赖代码:compileproject(':依...

训练配置:batchsize=128 caffe自有的imagenet with cuDNN模型快于googlenet with cuDNN VGG16层不用cuDNN慢于caffe自有的imagenet with cuDNN模型 VGG19层不用cuDNN慢于caffe自有的imagenet with cuDNN模型 一、CAFFE 自带配置,使用cuDNN Forwa...

1.配置环境我在自己的笔记本配置的caffe,配置的环境为:Windows764位+cuda6.5+Opencv2.49+VS2013。假设在配置caffe之前,你已经准备好这些。本文中将给出一些编译好的依赖库,如果你也是用的Windows764位+VS2013,可以直接使用。2.准备依赖库在...

有两种方式 使用c++的方式 在caffe根目录下的 examples/cpp-classification/ 文件夹下面,有个classification.cpp文件,就是用来分类的。当然编译后,放在/build/examples/cpp_classification/ 下面 我们就直接运行命令: # sudo ./build/exampl...

1、准备数据。 假设已经下载好数据集和验证集,存储路径为: /path/to/imagenet/train/n01440764/n01440764_10026.JPEG /path/to/imagenet/val/ILSVRC2012_val_00000001.JPEG 首选需要创建一个txt文件,列举出所有图像以及对应的lable,caffe包“...

一:程序开始 由于要向imageNet数据集中设置resize和是否乱序等参数,所以本文使用gflags命令行解析工具;在Create.sh文件中,调用convert_imageset.bin语句为: GLOG_logtostderr=1$TOOLS/convert_imageset \ --resize_height=$RESIZE_HEIGHT \...

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