在计算机视觉和机器学习领域，一直以来都有一个广泛使用的工具——Caffe SSD。Caffe SSD是一个基于深度学习的目标检测框架，被广泛应用于图像识别、物体检测等领域。而在Linux操作系统上使用Caffe SSD进行模型训练和推理也是一种常见的做法。
Linux作为一种稳定、灵活的操作系统，被广泛应用于服务器、嵌入式设备等领域。在Linux上使用Caffe SSD进行模型训练和推理，可以
原创
2024-04-25 09:51:43
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在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，它可以对图像或视频中的物体进行识别和定位。其中，基于深度学习的目标检测算法受到了广泛关注，而基于深度学习的目标检测算法中，SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种性能出色的算法之一。
在使用SSD算法进行目标检测时，需要进行模型的编译和部署，而在Linux系统上，可以利用Caffe框架来进行SSD模型的编译。Caffe
原创
2024-05-21 09:50:22
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1Check failed: a <= b <0 vs -1.19209e-007>网上办法是注释掉 CHECK_LE(a, b)，但是
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2022-12-17 19:28:04
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caffe-ssd版本ubuntu16.04 GPU 安装在安装GPU驱动之前要安装caffe的依赖1、依赖安装sudo apt-get install libprotobuf-dev li
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2024-10-24 10:02:14
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网上很多都是opencv写的，没办法gpu加速，我开始也用opencv写过，但是不加速运行很慢。没办法，亲自操刀写了一个利用caffe的pyport osimport numpy as npimport cv2import sy
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2024-10-24 12:29:07
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问题描述在windows平台上，本地训练SSD_512得到了对应的权值参数文件，加载模型进行前向测试的时候，发现调用caffe.io.Transformer中的resize处理函数速度太慢，打算用opencv的resize做替换，因此更改了输入图片到模型中的预处理过程，使用caffe.io.Tran
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2021-07-08 16:47:06
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caffe ssd 错误描述： AttributeError: 'module' object has no attribute 'LabelMap' SSD from caffe.proto import caffe_pb2 ImportError: No module named caffe.p
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2021-07-08 16:50:26
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1 对Blob的理解及其操作： Blob是一个四维的数组。维度从高到低分别是: (num_，channels_，height_，width_) 对于图像数据来说就是：图片个数，彩色通道个数，宽，高 Blob中数据是row-major存储的，W是变化最快的维度，例如在(n, k, h, w)处的数据，
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2021-07-16 16:52:44
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1、安装docker2、下载caffe docker镜像 docker pull bvlc/caffe:gpu 可以去https://hub.docker.com/search/?q=SSD%20caffe&type=image搜索想要的caffe版本3、docker images 查看镜像4、运行caffe容器 docker run -t -i bvlc
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2022-01-17 16:34:06
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#基础入门之网络容器篇####Author:zhaojunlike@ ####Email：zhaojunlike@gmail.com ####本篇文章来自于官方基于文档的指南学习整理 ####如果英语好的同学其实可以看文档，更加详细。传送门##Step1：网络容器##1.部署一个默认网络容器查看网络列表
#docker network ls
我们看到我们有3个network，bridge是一个特殊
作者：高广超本文默认读者已经对Docker有一定了解，且清楚使用Docker进行部署的优势。1.安装Docker(Mac)官网：https://docs.docker.com/docker-for-mac/install/1.1 下载 Docker for Mac地址：https://store.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-mac
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2023-08-05 21:19:23
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为什么要用docker， 熟悉docker 其实已经很久了，自从实习的时候觉得它是一个利器以来一直没有机会使用它，这几天在折腾caffe环境中，觉得是时候用上Docker了。需求：构建一个独立的容器，里面安装了caffe 的所有依赖，在需要跑代码的时候，直接运行它。优点：可以解决各种依赖问题，比如这个软件需要安装gcc 4.7 ，而另外一个需要安装gcc 4.8 等等互斥的环境需求。Docker
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2023-07-17 11:12:15
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1.安装dockerdocker pull tleyden5iwx/caffe-cpu-master 2.对镜像进行改造编写DockerfileFROM tleyden5iwx/c
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2023-01-09 17:34:37
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https://hub.docker.com/r/mapler/caffe-py3/ docker pull mapler/caffe-py3 docker run -it mapler/caffe-py3 bash
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2022-01-17 16:22:43
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1,首先安装 docker2,安装 nvida-docker 记不太清楚了。3，labellmg的安装，正在进行。其中遇到 404 not found的错误。sudo apt-get update 再试第二行命令需要安装anaconda3,下载好以后，用 bash annaconda3××××× 初次使用conda 没有这个命令vim ~/.bashr
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2023-10-10 14:22:11
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一、caffe 和 docker的安装编译 docker pull caffe镜像（注意使用docker安装省去安装CUDA和cudnn的安装。） 安装相关依赖包 安装opencv3（使用源码安装）
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2024-05-14 15:19:28
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一、Docker镜像1.1 什么是Docker镜像在 Docker 的术语里，一个只读层被称为镜像，一个镜像是永久不会变的。由于 Docker 使用一个统一文件系统，Docker 进程认为整个文件系统是以读写方式挂载的。 但是所有的变更都发生顶层的可写层，而下层的原始的只读镜像文件并未变化，所以Docker镜像是分层的1.2 Docker镜像的分层Dockerfile的每个指令都会创建一个新的镜像
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2023-11-09 20:24:57
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引言为什么要用docker， 熟悉docker 其实已经很久了，自从实习的时候觉得它是一个利器以来一直没有机会使用它，这几天在折腾caffe环境中，觉得是时候用上Docker了。需求：构建一个独立的容器，里面安装了caffe 的所有依赖，在需要跑代码的时候，直接运行它。优点：可以解决各种依赖问题，比如这个软件需要安装gcc 4.7 ，而另外一个需要安装gcc 4.8 等等互斥的环境需求。Docke
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2024-05-29 08:26:04
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官方参考：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html官方介绍是这样的：PythonThe main requirements are numpy and boost.python (provided by boo...
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2015-04-06 21:35:00
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0.简介要读懂caffe，首先要熟悉Blob,Layer,Net,Solver这几个大类。这四个大类紧密相连，贯穿了整个caffe的结构，下面先分别简单地介绍一下这四个类的主
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2021-08-26 11:45:53
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