WindowsDNN模块需要opencv版本是3.3以上。配置VS环境加入opencv路径。代码逻辑：预设文件加载路径；加载图片；读取标签文件类别名称，存储到vector变量中。API调用caffe模型；输入图片数据需要格式转换；前向推理模型，得到结果；对结果数据进行reshape，找到结果中比例最大值位置信息；打印对应位置类别名称；main.cpp#include <opencv2/ope
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2024-07-01 16:31:49
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7、安装opencv2.4.9 这个地方坑也不少，用Python写代码用于图像处理时，常常要和opencv结合起来，所以需要
原创
2023-10-10 09:26:50
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在编译caffe时，我们往往会在caffe里配置opencv，网上opencv的安装教程里通常都是将opencv默认安装到/usr/local目录，而很多caffe也是据此在caffe里配置opencv，如果你的opencv安装到其他目录那么在配置caffe时就必须修改相应配置否则会编译失败。假设你的opencv安装在/home/opencv3dll目录下。在配置caffe时很多教程会提...
原创
2021-07-13 14:33:11
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参考链接####### 代码目录.├── build├── CMakeLists.txt├── data│ ├── cat.jpg│ ├── imagenet_me
原创
2023-01-20 09:34:44
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caffe solver通过协调网络前向推理和反向梯度传播来进行模型优化，并通过权重参数更新来改善网络损失求解最优算法，而solver学习的任务被划分为：监督优化和参数更新，生成损失并计算梯度。caffe solver是caffe中的核心，它定义着整个模型如何运转。
原创
2021-07-14 17:40:45
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前言基于深度学习的人脸识别系统，一共用到了5个开源库：OpenCV（计算机视觉库）、Caffe（深度学习库）、Dlib（机器学习库）、libfacedetection（人脸检测库）、cudnn（gpu加速库）。
用到了一个开源的深度学习模型：VGG model。
最终的效果是很赞的，识别一张人脸的速度是0.039秒，而且最重要的是：精度高啊！！！
CPU：intel i5-4590
GPU
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2016-09-05 20:36:00
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下载caffe(C++)https://github.com/BVLC/caffe下载 CMakehttps://cmake.org/do
原创
2022-11-10 14:31:23
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1、windows caffe 编译1）下载windows caffe 源码 https://github.co
原创
2021-11-26 11:49:19
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前言Ubuntu1604注意事项CUDA80安装显卡驱动安装CUDA80编译CUDA SampleOpenCV31pythonCaffe安装CaffeMNIST数据
原创
2023-08-23 09:53:05
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本教程不适用于已经装了anaconda的ubuntu 链接：...
原创
2022-09-23 19:08:35
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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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OpenCV.2.4.10\build\native\\private\coapp.NuGetNativeMSBuildTasks.dll 加载任务“NuGetPackageOverlay”。未能加载文件或程序下面提供提供
原创
2024-10-24 12:29:28
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配置： 系统：Ubuntu 16.04 环境：CUDA 8.0 + cudnn 5.1 + BLAS + opencv 3.0.01. Caffe 的配置（1）. 安装依赖项①. 一般依赖项sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-...
原创
2021-12-10 16:39:38
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基本依赖项 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-i
原创
2022-03-03 16:26:02
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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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编译.bashrc：vi .bashrc 添加如下：export PYTHONPATH=${HOME}/gh-install/caffe/python:$PYTHONPATH 生效：source .bashrc 测试：略。
原创
2022-02-04 14:52:24
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编译.bashrc：vi .bashrc 添加如下：export PYTHONPATH=${HOME}/gh-install/caffe/python:$PYTHONPATH 生效：source .bashrc 测试：略。
原创
2021-08-06 14:41:28
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目录一. 电脑配置：二. 安装过程1.安装相关依赖项2.安装NVIDIA驱动一，下载安装驱动法二．终端直接下载安装驱动法。3.安装CUDA4.配置cuDNN5.安装opencv3.1（我是根据我自己的视频来装的)6.配置caffeMNIST数据集测试Caffe已经是第三次安装配置了，为什么是第三次呢？因为我实在是低估了深度学习对于硬件的要求。第一次我在自己笔记本上配置的单核，CPU only ..
原创
2024-05-24 12:00:56
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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
原创
2021-08-26 11:45:53
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