文章目录   前言   1.编译caffer       1.1安装虚拟机       1.2安装caffer       1.3编译python接口   2.适应wk的yolov5模型训练       2.1下载yolov5-6.0项目源码       2.2安装yolov5-6.0运行环境       2.3修改

在AI框架方面，有几种工具可用于图像分类、视觉和语音等任务。有些很受欢迎，如PyTorch和Caffe，而另一些则更受限制。以下是四种流行的AI工具的亮点。CaffeeCaffee是贾扬青在加州大学伯克利分校（UCBerkeley）时开发的深度学习框架。该工具可用于图像分类、语音和视觉。但

背景这两天接手了一个在两年前基于caffe实现的交互式活体检测的项目，想要让他在python3和CUDA11的环境下运行。但是呢，caffe已经官方宣布不再继续更新，不支持最新版的cuDNN8，那需求摆在这边只好自行想办法，前前后后倒腾了两天，可算是编译成功把项目跑通了，在此记录一下自己配置辛酸史。

链接：pan.baidu.com/s/1tIHXj9HmIYojAHqje09DTA?pwd=jqso提取码：jqsoCaffe框架介绍：简要介绍Caffe框架的起源、发展及其在深度学习领域的重要地位，阐述其模块化、可扩展性和易用性的设计原则。深度学习与Caffe基础：概述深度学习的基本概念、原理以及Caffe框架的核心组件，包括网络层

AI模型的训练过程通常包括以下几个步骤：数据准备：首先，需要收集和整理大量的训练数据。这些数据通常需要涵盖不同场景和情况，以便模型能够学会适应各种环境。对于某些任务，如自然语言处理和计算机视觉，数据预处理（如数据清洗、特征提取等）也是必要的。模型设计：根据任务需求，选择合适的神经网

1#include<opencv2/opencv.hpp>2#include<opencv2/dnn.hpp>3#include<iostream>4//使用GooglenetCaffe模型实现图像分类5usingnamespacecv;6usingnamespacecv::dnn;7usingnamespacestd;89Stringmodel_bin_file="D:/open

根据 caffe/src/caffe/proto/caffe.proto里的文件，可以看到它有以下几种学习率的衰减速机制：1.fixed:  在训练过程中，学习率不变；2.step:  它的学习率的变化就像台价一样；stepbystep的；其中的 gamma 与 stepsize需要设置的；3.exp：表示指数型的,其中参数 gamma 需要设置

目录env环境变量1.ubuntu查看和添加环境变量2.添加程序路径至环境变量3.系统正常启动过程中的环境变量生效4.在其他用户下切换用户5.其他env环境变量1.ubuntu查看和添加环境变量程序运行的过程中，需要考量许多环境变量，最常用的是通过export去新建或变更一个当前窗口用户的环境

staticboolshow_rt(cv::Mat&show,cv::Rect&rt,intlabel){staticstd::stringlabel_map[]={"bg",

caffe中需要整个共享变量，就是从bias过来的tensor转图片，然后后面目标检测第一阶段查看定位效果，把目标框画在图上就需要一开始的图片。实验1：这个可以在prototxt增加一个top

这是一个高度不确定时代如何在这个时代生存，是一个hard问题，公司的平均寿命是18个月，旋生旋灭，行业亦然我的理解是做一个超级个体做硬件的如芯片架构大神吉姆凯勒从高级打工

在blob.hpp添加函数：voidsave_data_to_txt(conststringpath_txt,boolb_save_shape=true){std::ofstreamfOut(path_txt);if(!fOut)

voidMyLossLayer<Ftype,Btype>::Forward_cpu(constvector<Blob*>&bottom, constvector<Blob*>&top){ // bottom[0]:"depth"1x1x36x64 // bottom[1]:"data"

深度学习开源框架众多，基于C++的训练框架唯有Caffe一个，尽管Caffe在做一些比较新的任务时成本极高，但它依旧有它存在的价值，今天在这里给出几个推荐理由。作者&编辑|言有三1

安装挺简单的，可以照着这个来官方教程gitclonehttps://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openposecdopenpose/gitsubmoduleupdate--init--recursive--r

date:2019-08-1011:23:59+0800tags:-深度学习-常用工具本文为本人caffe分类网络训练、结果可视化、部署及量化具体过程的心得笔记。caffe

date:2019-03-1210:54:11+0800tags:-常用工具-深度学习1Checkfailed:a<=b<0vs-1.19209e-007>网上办法是注释掉CHECK_LE(a,b)，但

对于机器学习、图像处理有时要对图像数据进行分割处理。用python写了一些常用小工具代码。1Caffe数据集txt文本制作很多时候要建立如下数据集txt文本，类似图片所示（图片网

1Checkfailed:a<=b<0vs-1.19209e-007>网上办法是注释掉CHECK_LE(a,b)，但是这样会出大问题。解决办法见2。如果注释掉CHECK_LE(a,b)会出现Datalayerprefetc

目录​​1Caffe数据集txt文本制作​​​​2jpg图像完整性检测​​​​3图像随机移动复制​​​​4图像尺寸统计​​​​5图像名字后缀重命名​​​​6 两文件夹文件比

目录​​经典模型​​​​Caffe预训练模型​​经典模型LeNetAlexNetGoogLeNetVGGNetSiamese（孪生网络）SqueezeNetFCNR-CNN/Fast-RCNN/Faster-RCNNSSDCaffe预训练模型模型

Google开源了TensorFlow（​​GitHub​​），此举在深度学习领域影响巨大，因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然，有着雄厚的人才储备，而且Google自己的Gmail和搜索引擎都在使用自

人工智能的浪潮正席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边，如人工智能，机器学习，深度学习等。“人工智能”的概念早在1956年就被提出，顾名思义用计算机来构造复杂的，拥有与人类智慧

过程需要设计github上的caffe、darknet2caffe、caffe-yolov3等资源，具体编译安装过程可以参考网络上的其他资源。注意这个过程有一个很关键的地方，就是caffe-yolov3的实现是

pytorchnet=net_now()state_dict=torch.load(model_path,map_location=lambdastorage,loc:storage)net.load_state_dict(state_dict,strict=True)#net.cuda()