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论文笔记之:A CNN Cascade for Landmark Guided Semantic Part Segmentation
  A CNN Cascade for Landmark Guided Semantic Part Segmentation  ECCV 2016     摘要:本文提出了一种 CNN cascade (CNN 级联)结构,根据一系列的定位(landmarks or keypoints),得到特定的 pose 信息,进行 语义 part 分割。
【caffe】绘制网络结构图
@tags caffe 网络结构 可视化 当拿到一份网络定义文件net.prototxt,可以用工具画出网络结构。最快速的方法是使用在线工具netscope,粘贴内容后shift+回车就可以看结果了。 caffe也自带了网络结构绘制工具,需要稍微配置下,并确保你用的caffe版本中实现了网络中涉及到的层。
Caffe参数交换源码分析
对境准备:对于多个GPU而言,一台机器2个GPU,参数交换的流程图:          参数交换从main()进入train()函数,在train函数中找到对应源码为: 1 . . . . . 2 if (gpus.
【caffe】无法找到gpu/mxGPUArray.h: No such file or directory
@tags: caffe 问题出现在,windows下编译caffe的过程中。按照github.com/microsoft/caffe的readme配置的。 问题原因是,用的matlab版本较新(2016a),mxGPUArray.h换位置了。
Fabrik – 在浏览器中协作构建,可视化,设计神经网络
Fabrik是一个在线协作平台,通过简单的拖放界面来构建,可视化和训练深度学习模型。 它允许研究人员使用Web GUI协同开发和调试模型,该GUI支持导入,编辑和导出广泛流行的框架(如Caffe,Keras和TensorFlow)编写和导出的网络。
caffe: test code for Deep Learning approach
1 #include // for snprintf 2 #include 3 #include 4 5 #include "boost/algorithm/string.
【caffe】cifar10例子之quick_train.sh在windows下的解决方案
@tags caffe 照例还是转写为python脚本: import os caffe_root=os.environ['caffe_root'] caffe_build=os.environ['caffe_build'] cmd1=caffe_build+"\\caffe.
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