原创 深度學習(十三)caffe之訓練數據格式

caffe之訓練數據格式 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/49248231 作者:hjimce caffe對於訓練數據格式,支持:lmdb、h5py……,其中lmdb數

原创 caffe訓練數據時出現了Check failed: data_怎麼辦?

如下圖所示: 原因: 訓練樣本的圖像尺寸太小,在池化層pool5的時候,輸入圖像的尺寸已經小於kernel核的大小了,經過池化之後,下一步輸入就變成了0x0,因此會報錯。 解決辦法: 在轉換圖像格式的時候,設置寬度和高度即可。 con

原创 win10下使用caffe訓練自己的數據,車牌二分類

caffe編譯參考:http://blog.csdn.net/cym1990/article/details/72630584 1.數據格式轉換 Caffe採用leveldb或者lmdb的數據格式。 第一步就是數據的格式轉換了。

原创 VS2013下製作和使用靜態庫和動態庫

關於VS2013下製作和使用靜態庫和動態庫 引言 什麼是庫:庫是寫好的現有的,成熟的,可以複用的代碼。所謂靜態、動態是指鏈接。將一個程序編譯成可執行程序的步驟: 靜態庫在鏈接階段,會將彙編生成的目標文件.o與引用到的庫一起鏈接

原创 基於easyPR和openalpr的車牌識別研究

主題 概要 車牌識別 車牌識別流程及算法     編輯 時間 新建 20161216     序號 參考資料 1 https://github.com/openalpr/openalpr 2 http

原创 VS2015用C++創建動態庫DLL及使用

VS2015用C++創建動態庫DLL步驟如下: (1)啓動VS2015》文件》新建》項目,按下圖進行選擇填寫,選擇Win32控制檯應用程序或Win32項目都可以,這兩相都會彈出相同的創建窗口,如第二張圖,第三張圖。 (2)在Wi

原创 There's no Qt version assigned to this project for platform x64

之前的程序是使用Qt5.2.1 + vs2010寫的 ,過了2年 ,環境改爲是Qt5.8 + vs2015,編譯出現下面錯誤: 解決方法: 1:注意:vs2015 qt插件:QT vs tools,選擇 qt project sett

原创 Caffe在Windows10下的編譯安裝

在此文章基礎上修改一些,感謝原作者 http://www.jianshu.com/p/0a9cdbde2cc6 Caffe,全稱Convolution Architecture For Feature Extraction,是一個清

原创 Caffe 在 win10下訓練cifar10

我們學習Caffe提供的簡單例程,目的是爲了讓初學者輕鬆上手,以examples/cifar10/爲例,主要用於小圖片的分類。 1 cifar10數據集 60000張32*32彩色圖片,50000張訓練,10000張測試 下載ci

原创 vs2015 無MFC選項的解決辦法

1、VS20015安裝完成後,從程序->Blend for Visual Studio 2015選項中大家vs2015開發界面 2、打開後,新建項目,發現Visual c++中只有一個windows選型,沒有MFC等選項。

原创 softmax函數和交叉熵損失函數的理解

Softmax函數背景與定義導數softmax的計算與數值穩定性Loss function對數似然函數交叉熵Loss function求導TensorFlow方法1手動實現不建議使用方法2使用tfnnsoftmax_cross_entro

原创 Object Detection目標檢測全面總結--重要

原地址:https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html Object Detection  Published: 09

原创 Caffe3——ImageNet數據集創建lmdb類型的數據

ImageNet數據集和cifar,mnist數據集最大的不同,就是數據量特別大;單張圖片尺寸大,訓練樣本個數多;面對如此大的數據集,在轉換成lmdb文件時;使用了很多新的類型對象。 1,動態擴容的數組“vector”,動態地添加新元素

原创 ubuntu16.04 從源碼安裝tensorflow-gpu r1.4版本---2017-12-07

聲明:以下文章基於https://www.cnblogs.com/lindaxin/p/7797477.html修改,感謝原作者 參考文章:https://www.tensorflow.org/install/install_source

原创 ubuntu16.04中安裝caffe2 和 detectron

參考文章:https://www.cnblogs.com/zhencv/p/8384419.html1,  首先安裝好cuda和cudnn,我目前是使用cuda8.0,cudnn6.1(安裝教程參考本博客其他文章,基本所有的框架都是需要這