1 make.makefile概述 makefile定义了一系列的规则,来规定哪些部分先编译,哪些部分后编译,写好makefile以后,只需一个make命令就可以让整个工程完全自动编译,所以简单的说,make&makefile实现了大工程的自动化编译. 2 make make是如何工作的? make会在当前目录下找名字为"makefile "或"Makefile"的文件: 若找到makefile文件,接着找第一个目标文件(target),并把它作为最终的目标

来源: http://blog.csdn.net/daaikuaichuan/article/details/61414219 配置Makefile.config(参考:http://blog.csdn.net/autocyz/article/details/51783857   )    折腾到这一步,离成功就不远了,接下来就是配置之前搁置的Makefile.config,进入caffe根目录,使用vim编辑器打开Makefile.config.    在打开的Makefile.config修

已有条件: ubuntu14.04+cuda7.5+anaconda2(即python2.7)+matlabR2014a 上述已经装好了,开始搭建caffe环境. 1. 装cudnn5.1.3,参照:2015.08.17 Ubuntu 14.04+cuda 7.5+caffe安装配置 详情:先下载好cudnn-7.5-linux-x64-v5.1-rc.tgz安装包(貌似需要官网申请) 解压: tar -zxvf cudnn-7.5-linux-x64-v5.1-rc.tgz cd cuda s

1.脚本 This directory includes some useful codes: 1. subset selection tools. (子集抽取工具) subset.py 2. parameter selection tools. (参数选优工具) grid.py 3. LIBSVM format checking tools(格式检查工具)checkdata.py Part I: Subset selection tools子集抽取 Introduction =========

LibLinear(SVM包)使用说明之(二)MATLAB接口 LibLinear(SVM包)使用说明之(二)MATLAB接口 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 一.介绍 LIBLINEAR是一个简单的求解大规模规则化线性分类和回归的软件包.本文介绍在Matlab中如何使用该软件包.(http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear) 二.安装 在Windows系统中,预编译好的可执行文件在..\wind

一般情况下不愿意使用Caffe的Matlab接口,总觉得Linux版的Matlab很难配置,但是现在搞目标检测,得到的源码是使用的Caffe的Matlab接口,只能硬着头皮上了. (1)修改caffe-master/Makefile.config 这一步主要是在Caffe的编译配置文件Makefile.config中加入Matlab的路径.注意路径文件夹是要包含Matlab安装目录的“bin”文件夹的. (2)编译接口.这里默认已经编译好了Caffe源码主体部分.所以直接编译接口.在caffe-

参考博文:http://blog.csdn.net/thystar/article/details/50720691 0. Caffe安装及Matlab安装 1. Caffe中matcaffe配置 caffe的Matlab中只支持gcc-4.7,但是ubuntu14.04默认安装的是gcc-4.8.如果直接编译会出现warning,但最终也会显示编译成功.当然也可以选择安装gcc-4.7并降级,步骤如下: 下载并安装gcc-4.7和g++-4.7 sudo apt-get install gcc

Matlab与C++混合编程实际上就是通过Matlab的Mex工具将C++的代码编译成Matlab支持调用的可执行文件和函数接口.这样一方面可以在Matlab中利用已经编写好的函数,尽管这个函数是用C++编写的.实现了交流无国界,没有江山一统的谁,只有四海之内皆兄弟的豪气.另一方面,取C++所长补己之短.Matlab擅长矩阵运算,但对循环操作的效率不及C++来得高效,例如Hilbert矩阵的创建.所以对于具有大循环的运算,可以借C++之力来完成. 一.初级 在使用MATLAB编译C/C++代码时

Ubuntu16.04+cuda9.0+matlab+opencv3.3+caffe服务器配置(附遇到的错误和解决方法) 1.具体安装前需要的依赖包: ubuntu dependency: sudo apt-get install --assume-yes libopencv-dev build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config python-dev python-numpy libdc1394-22 libdc1394-22-dev li

有时候,多坚持一小下下就成功了,遇到问题就频繁重装系统并不可取!放弃很容易,但坚持真的很酷! 1.安装依赖库也能出问题 命令行输入: sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler 出现错误: Could not find /boot/grub/menu.lst file. Would you like /boo

(1)安装依赖: sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get install py

今天编译的过程中遇到的问题以及查阅到的资料,记录在这里,希望可以帮到其他人. BVLC的caffe源码,如果要编译matlab的接口时,首先需要将makefile.config文件中的matlab的安装路径给到: 然后再 make all 在这里make的过程中,如果采用-j8多和编译的时候,可能会出现protobuf没有的错误,但是单核编译就没有问题,也是醉了. make matcaffe 这时候有可能会遇到系统的gcc版本与matlab支持的gcc版本不一致的问题,参照这篇博客先对gcc进行

faster-rcnn是MSRA在物体检测最新的研究成果,该研究成果基于RCNN,fast rcnn以及SPPnet,对之前目标检测方法进行改进,faster-rcnn项目地址.首先,faster rcnn所使用的caffe版本并不是官方caffe,是Shaoqing Ren自己在官方版本上实现的一个caffe,具体下载地址为:caffe-faster-rcnn地址 另外,在配置caffe时,可以直接把自己已配置成功的makefile.config文件拷贝过去.由于该版本caffe相对最新的ca

刚来公司用的服务器,分配给自己账号,安装了caffe,配好了Makefile.config中的MATLAB dir. 之后问题来了 解决方法: 在Makefile里面,大约第410行那一句话CXXFLAGS += -MMD -MP下面添加CXXFLAGS += -std=c++11,最后是这样CXXFLAGS += -MMD -MPCXXFLAGS += -std=c++11然后在caffe根目录下make clean,make all. 之后再matcaffe,successfully.耶!

运行程序需要vlfeat与mex等在matlab与vs2010中配置,碰到了不少困难,下面给出解决方案 1.下载vlfeat,但是vlfeat目录中并没有编译好的mex文件,需要在vs2010中编译 修改 ARCH=win64 为 ARCH=win32 修改makefile.mak文件中的路径,把vc++与matlab的路径全部修改为本机的路径 重新rebuild 2.在matlab中配置vlfeat 找到目录,vlfeat/toolbox/,运行vl_compile.m 运行vl_setup.

作者 zouxy09@qq.com,原文 Matlab与C++混合编程(依赖OpenCV) 之前在运行别人论文的代码的时候,经常有遇到Matlab与C++混合编程的影子.实际上就是通过Matlab的Mex工具将C++的代码编译成 Matlab支持调用的可执行文件和函数接口.这样一方面可以在Matlab中利用已经编写好的函数,尽管这个函数是用C++编写的.实现了交流无国界, 没有江山一统的谁,只有四海之内皆兄弟的豪气.另一方面,取C++所长补己之短.Matlab擅长矩阵运算,但对循环操作的效率不及

原文地址 峰回璐转 最近在做运动医学软件优化工作,此款软件框架及算法语言全由matlab实现,虽然matlab矩阵运算.数值计算能力强大,但速度让人难以忍 受.软件立刻移植到C++上又不太实际,故采用联合编程的方式,速度难以容忍的算法交给C++实现,C++在实现代码的过程中某些数值计算及图像处理算法 调opencv库函数. 在网上有很多matlab编写mex函数调用opencv库的方法,但都不能直接拿来.经过一步步试验,修改,最终完成,现将过程及内容记录下来留给后来人参考. 第一步: (参考参考

Step1: 修改caffe-master中的Makefile.config 提示:可以到文件中直接“ctrl+f”,键入相应大写字母即可查找到相应位置. Step2:编译接口.如果之前编译caffe环境时候,已经runtest过了的话,可以直接编译接口,在caffe-master目录下打开终端,输入: make catcaffe. 注:一定记得在这步之前修改Makefile里地址,至于如果是CPU版的话,记得同时去“ONLY CPU”的“#”,相信之前在配置环境的时候已经注意到了. Step3

最近在做运动医学软件优化工作,此款软件框架及算法语言全由matlab实现,虽然matlab矩阵运算.数值计算能力强大,但速度让人难以忍受.软件立刻移植到C++上又不太实际,故采用联合编程的方式,速度难以容忍的算法交给C++实现,C++在实现代码的过程中某些数值计算及图像处理算法调opencv库函数. 在网上有很多matlab编写mex函数调用opencv库的方法,但都不能直接拿来.经过一步步试验,修改,最终完成,现将过程及内容记录下来留给后来人参考. 第一步: (参考参考资料1,但其写的不够详细

接上一篇文章,这里给出配置caffe后编译matlab接口的方法.(参考:<深度学习 21天实战Caffe 第16天 Caffe可视化方法>) 1.将Matlab目录更新至Caffe的Makefile.config 2.编译 make matcaffe 一般情况下会出错: 此时在网络上一般的解决方法是将gcc的版本降低为4.7,但在本环境中这个方法并不能解决这个问题.本文解决方法是: 1)修改caffe根目录下的Makefile,在“CXXFLAGS += -MMD -MP”下添加: CXXF

网络上有很多ubuntu上caffe配置环境的帖子,本人照着其中的许多进行了参考,都出现了或多或少的错误,很多地方也有差异. 于是自己整理了下自己的安装过程,成功进行了测试,跑通了faster-rcnn.配置环境时间为2017.1.4 系统ubuntu16.04 一:显卡驱动的安装: 由于要使用GPU,所以先要查看自己显卡所匹配的显卡驱动,网址:http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us 选择电脑匹配的显卡驱动,本人电脑显卡为GTX7