caffe模型最终保存使用过的protobuf形式,将一个已经训练好的caffe模型读取出来,可以参考如下: 1,包含的头文件: #include <google/protobuf/io/coded_stream.h> #include <google/protobuf/io/zero_copy_stream_impl.h> #include <google/protobuf/text_format.h> #include "caffe/proto/caffe

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7419352.html 参考网址: https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow/issues/53 http://blog.csdn.net/zchang81/article/details/76229017 提醒:1. 目前该开源程序不支持caffe中全连接层的bi

1.加载相关模块 1.1 加载numpy import numpy as np 1.2 加载caffe 有两种方法. 方法一(静态导入): 找到当前环境使用的python的site-packages目录,寻找方法: >>> import os >>> os.path.dirname(os.__file__) '/usr/lib64/python2.7' 如例则site-packages目录为/usr/lib64/python2.7/site-packages,在该目录下

最近由于要将训练好的模型移植到硬件上,因此需要将TensorFlow转为caffe模型. caffe模型需要两个文件,一个是定义网络结构的prototxt,一个是存储了参数的caffemodel文件.只要生成这两个文件,caffe模型就算转好了. 在模型转换的过程中,我主要参考了https://github.com/lFatality/tensorflow2caffe. 首先根据已有的tensorflow模型定义caffe模型需要的网络结构prototxt文件,这个可以参考一些现有的protot

在向一个caffe模型传递输入数据的时候,要注意以下两点: 1. opencv中Mat数据在内存中的存放方式是按行存储,matlab中图像在内存中的存放方式是按列存储. 2. opencv中Mat数据的默认通道顺序是BGR,matlab中图像默认通道顺序是RGB.

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11783026.html 自己写了个简单的类读取解析obj模型,使用导入类,然后new个对象,在读取obj模型,然后调用显示列表显示就可以了.至于其他什么旋转移动的你们自己加起来应该很容易的,因为我有看过c#下别人写的obj模型解析的代码项目,加了很多东西,我都找不到自己要用的代码在哪里,而我只需要读取解析obj模型这块代码而已,气的我自己写了个类自己解析,所以我怕我代码写多了反而看起来不好理

1. cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model)  用于进行SSD网络的caffe框架的加载 参数说明:prototxt表示caffe网络的结构文本,model表示已经训练好的参数结果 2.t=delib.correlation_tracker() 使用delib生成单目标的追踪器 3.delib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3])) 用于生成追踪器所需要的矩形框[(st

读取二进制格式的STL模型文件 std::ifstream fin;fin.open(stlFilePath, std::ios::in | std::ios::binary);bool isBinary=true;//判断stl是否是二进制流文件fin.seekg(0, std::ios::end);std::streamoff stlFileSize=fin.tellg();//文件大小char buf[4];fin.seekg(80, std::ios::beg);fin.read(buf

转自:http://blog.csdn.net/u010402786/article/details/70141261 前言 什么是模型的微调?   使用别人训练好的网络模型进行训练,前提是必须和别人用同一个网络,因为参数是根据网络而来的.当然最后一层是可以修改的,因为我们的数据可能并没有1000类,而只有几类.把最后一层的输出类别和层的名称改一下就可以了.用别人的参数.修改后的网络和自己的数据进行训练,使得参数适应自己的数据,这样一个过程,通常称之为微调(fine tuning). 微调时候网

先用caffe对cifar10进行训练,将训练的结果模型进行保存,得到一个caffemodel,然后从测试图片中选出一张进行测试,并进行可视化. In [1]: #加载必要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import sys,os,caffe In [2]: #设置当前目录,判断模型是否训练好 caffe_root = '/home/bnu/caffe/' sys.path.inse

转自:https://blog.csdn.net/wjmishuai/article/details/50890214 刚开始摸caffe,找了个比较清楚的模型. 原始数据是28* input: "data" input_dim: 60 // number of pictureinput_dim: 1 // channelinput_dim: 1 // heigthinput_dim: 784 // width input: "data" input_dim: 60

********* 此处使用的基础镜像为 nvcr.io/nvidia/digits:18.06,镜像大小为6.04GB,可从nvidia官方pull此镜像: 容器配置: CUDA:9.0 CUDNN:7.0 注:此文档建立在已会使用python2.7版本的DIGITS基础之上 使用CUDA9是因为要使用tensorflow_hub,版本需要兼容 tensorflow-gpu==1.12.0 tensorflow-hub==0.5.0 镜像中含有python3.5与python2.7两个版本,直

在caffe中模型的加载是通过这个函数加载的: void Net<Dtype>::CopyTrainedLayersFrom(const string trained_filename)

作者:wjmishuai 出处: http://blog.csdn.net/wjmishuai/article/details/50890214 原始数据是28*28 1:数据层: layer { name: "mnist"//数据层的名字是mnist type: "Data"//这个层的类型是data top: "data"//产生两个blob,一个是data blob top: "label"//一个是lable blob

转自:http://blog.csdn.net/u010159842/article/details/54407745,感谢分享~ 你可以使用model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中,该文件将包含: 模型的结构,以便重构该模型 模型的权重 训练配置(损失函数,优化器等) 优化器的状态,以便于从上次训练中断的地方开始 使用keras.models.load_model(filepath)来重新实例化你的模型,如果文件中存储了训练配置的话,该函数还会同时

/**-------------------------------------------------代码区--------------------------------------------------------**/ import java.applet.Applet;import java.awt.BorderLayout;import java.awt.GraphicsConfiguration;import java.awt.event.MouseEvent;import ja

#include <sys/types.h> #include <sys/socket.h> #include <netinet/in.h> #include <arpa/inet.h> #include <assert.h> #include <stdio.h> #include <unistd.h> #include <errno.h> #include <string.h> #include

参考博客: http://blog.sina.com.cn/s/blog_8f5b2a2e0101fmiq.html https://blog.csdn.net/huangyouyu523/article/details/78565159 fm = lm(y~x) #线性回归模型 info = summary(fm) #提取模型资料 info$coeff #提取回归系数 info$r.square #提取判定系数R方 info$adj.r.square #提取调整判定系数R方 info$fsta

cv::PCA pca(samples, cv::Mat(), cv::PCA::DATA_AS_ROW,); FileStorage fs("pca.xml",FileStorage::WRITE); pca.write(fs); fs.release(); FileStorage fs("pca.xml",FileStorage::READ); cv::PCA pca; pca.read(fs.root()); fs.release();

模型融合 有的时候我们手头可能有了若干个已经训练好的模型,这些模型可能是同样的结构,也可能是不同的结构,训练模型的数据可能是同一批,也可能不同.无论是出于要通过ensemble提升性能的目的,还是要设计特殊作用的网络,在用Caffe做工程时,融合都是一个常见的步骤. 比如考虑下面的场景,我们有两个模型,都是基于resnet-101,分别在两拨数据上训练出来的.我们希望把这两个模型的倒数第二层拿出来,接一个fc层然后训练这个fc层进行融合.那么有两个问题需要解决:1)两个模型中的层的名字都是相同的