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Caffe for Python

Windwos下使用Caffe Python教程

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caffe-master

2018年06月29日的caffe的master代码,嫌弃github龟速的同学可以考虑下

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caffe安装指南

caffe安装指南 caffe安装指南 caffe安装指南 caffe安装指南

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SSD_caffe论文中文

SSD_caffe论文中文。。

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caffe-yolo

深度学习caffe,该版本是在原有caffe基础上增加了对yolo的支持。

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caffe训练分类数据集的教程

caffe训练数据集的教程:非常详细,不会的可以提问哦~~~~

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caffe 绘制训练集和测试集的loss和accuracy对比曲线

利用Caffe提供的脚本程序和Caffe训练日志画loss曲线与accuracy曲线。加强版,可以绘制对比曲线。辛辛苦苦修改作成的代码,大家还是给点儿资源分做鼓励吧,如果实在需要又没有资源分,请根据博

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caffe-ssd训练自己的数据集,create_list/data.sh、trainval等txt文件生成脚本、训练脚本修改

caffe-ssd训练自己的数据集时需要修改create_list/data.sh文件,并且需要生成trainval等txt文件存放样本的文件名,以及最后训练脚本的修改,附件为以上操作所需要的文件

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深度学习手写汉字1309个,训练集180每个,测试集30每个

深度学习1309个手写汉字mat文件,大小规格28*28;训练集23万测试集6万。

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验证码识别(训练集,测试集)

验证码识别的训练集和测试集,已打好标签,可以直接用于训练

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caffe windows prebuilt

Visual Studio 2015, CPU only, Python 3.5: Caffe Release 编译好的二进制文件。2018-10-19日版本

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caffe源码caffe-master

caffe源代码,安装过程http://blog.csdn.net/haoji007/article/details/52081273

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mac安装caffe.pdf

安装caffe

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训练集与测试集数据train-images-idx3-ubyte.gz train-labels-idx1-ubyte.gz

可从该页面获得的MNIST手写数字数据库具有60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集。它是NIST提供的更大集合的子集。数字已经过尺寸标准化,并以固定尺寸的图像为中心。 对于那些希望在实

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CAFFE训练集与测试集的生成

用于根据图片库生成文件列表和分类,具体自己领会

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caffe 数据库 转 图片训练集

caffe 数据库转图片训练集,方便caffe图片训练学习。本人亲测成功

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caffe测试集mnist的LMDB格式

从官网下载的mnist测试集的lmdb版本,包括测试和训练两部分

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caffe 5类训练和测试图

caffe 5类训练和测试图 caffe 5类训练和测试图caffe 5类训练和测试图

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caffe的windows官方移植版

caffe的微软官方移植版本,是已经编译好的release版本

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Caffe windows详细配置流程

详细介绍了最新下载的caffe(2016.3.2)的配置流程,是对本人之前上传的文档作更新: http://wenku.baidu.com/view/8c83d39c376baf1ffc4fadf6

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Caffe中LMDB使用

Caffe中DataLayer默认的数据格式是LMDB 。许多example 中提供的输入数据是LMDB格式。使用extract_features.bin提取特征时支持的输出格式之一也是LMDB。LMDB在Caffe的IO功能中有相当重要的地位。因此,搞明白如何存取Caffe的LMDB数据,对于我们使用Caffe是很有帮助的。

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YOLOv3-caffe

yolov3,caffe模型,包含yolov3.caffemodel以及yolov3.prototxt文件

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Caffe官方教程

A new lightweight, modular, and scalable deep learning framework Training and deploying AI models is often associated with massive data centers or super computers, with good reason. The ability to continually process, create, and improve models from all kinds of information: images, video, text, and voice, at massive scale, is no small computing feat. Deploying these models on mobile devices so they’re fast and lightweight can be equally daunting. Overcoming these challenges requires, a robust, flexible, and portable deep learning framework. We’ve built Caffe2 with this goal in mind. Caffe2 is deployed at Facebook to help developers and researchers train large machine learning models and deliver AI on mobile devices. This release provides access to many of the same tools, allowing you to run large-scale distributed training scenarios and build machine learning applications for mobile.

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caffe安装需要的资源,caffe安装包

caffe资源包 支持各种caffe安装需要的资源,帮助运行caffe代码

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caffe-classify工程

此资源为caffe的classify工程,VS2013的工程,无需进行任何配置,此版本为CPU版本,无需依赖其他任何库,本工程已经包含所需要的依赖库,

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Caffe网络模型详解

该文档详细介绍了caffe框架中的数据层、视觉层(CNN等)、激活层、以及solver配置及优化,Blob等基础概念。是深度学习初学者很好的参考文档。

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深度学习-caffe案例-caffe_case.zip

caffe 深度学习(TYD),百度网盘无法下载部分caffe_case.zip

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21天实战Caffe

《21天实战Caffe.pdf》精修版,完美书签,395页。16年的书