[置頂]Fast RCNN 訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集（3訓(xùn)練和檢測） 摘要: 轉(zhuǎn)載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ "https://github.com/YihangLou/fast rcnn train another dataset" 這是我在github上修改的幾個...閱讀全文 posted @ 2015-10-24 13:33 樓燚航的blog 閱讀(3573) 評論(6)?編輯 [置頂]Fast RCNN 訓(xùn)練自己數(shù)據(jù)集 (2修改數(shù)據(jù)讀取接口) 摘要: Fast RCNN訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集 （2修改讀寫接口） 轉(zhuǎn)載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ "https://github.com/YihangLou/fast rcnn train anot...閱讀全文 posted @ 2015-10-23 00:14 樓燚航的blog 閱讀(4525) 評論(22)?編輯 Caffe Python MemoryDataLayer Segmentation Fault 摘要: 轉(zhuǎn)載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://home.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 因為利用Pyhon來做數(shù)據(jù)的預(yù)處理比較方便，因此在data_layer選擇上，采用了MemoryDataLayer,可以比較方便的直接用Python 根據(jù)set_閱讀全文 posted @ 2016-03-26 16:16 樓燚航的blog 閱讀(179) 評論(0)?編輯 Caffe 單獨(dú)測試添加的layer 摘要: 轉(zhuǎn)載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://home.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 一般我們在使用Caffe的時候，可能需要根據(jù)自己的任務(wù)需求添加一些自定義的Loss，當(dāng)然這個Loss可以根據(jù)自己的需要來添加。比如在這里我添加的是triplet_閱讀全文 posted @ 2016-03-10 10:33 樓燚航的blog 閱讀(387) 評論(0)?編輯 Caffe源碼解析7：Pooling_Layer 摘要: 轉(zhuǎn)載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://home.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ Pooling 層一般在網(wǎng)絡(luò)中是跟在Conv卷積層之后，做采樣操作，其實是為了進(jìn)一步縮小feature map，同時也能增大神經(jīng)元的視野。在Caffe中，pool閱讀全文 posted @ 2016-02-23 21:31 樓燚航的blog 閱讀(580) 評論(0)?編輯 Caffe源碼解析6：Neuron_Layer 摘要: 轉(zhuǎn)載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://home.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ NeuronLayer，顧名思義這里就是神經(jīng)元，激活函數(shù)的相應(yīng)層。我們知道在blob進(jìn)入激活函數(shù)之前和之后他的size是不會變的，而且激活值也就是輸出 $y$ 只閱讀全文 posted @ 2016-02-19 14:16 樓燚航的blog 閱讀(400) 評論(0)?編輯 Caffe源碼解析5：Conv_Layer 摘要: 轉(zhuǎn)載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://home.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ Vision_layer里面主要是包括了一些關(guān)于一些視覺上的操作，比如卷積、反卷積、池化等等。這里的類跟data layer一樣好很多種繼承關(guān)系。主要包括了這幾...閱讀全文 posted @ 2016-01-23 23:30 樓燚航的blog 閱讀(667) 評論(1)?編輯 Caffe源碼解析4： Data_layer 摘要: 轉(zhuǎn)載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://home.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ data_layer應(yīng)該是網(wǎng)絡(luò)的最底層，主要是將數(shù)據(jù)送給blob進(jìn)入到net中，在data_layer中存在多個跟data_layer相關(guān)的類 BaseDat...閱讀全文 posted @ 2016-01-23 13:10 樓燚航的blog 閱讀(618) 評論(0)?編輯 Caffe源碼解析3：Layer 摘要: 轉(zhuǎn)載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://home.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ layer這個類可以說是里面最終的一個基本類了，深度網(wǎng)絡(luò)呢就是一層一層的layer，相互之間通過blob傳輸數(shù)據(jù)連接起來。首先layer必須要實現(xiàn)一個forwa...閱讀全文 posted @ 2016-01-22 23:48 樓燚航的blog 閱讀(529) 評論(0)?編輯 Caffe源碼解析2：SycedMem 摘要: 轉(zhuǎn)載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 看到SyncedMem就知道，這是在做內(nèi)存同步的操作。這類個類的代碼比較少，但是作用是非常明顯的。文件對應(yīng)著syncedmem.hpp,著syncedmem.c...閱讀全文 posted @ 2016-01-22 10:58 樓燚航的blog 閱讀(461) 評論(1)?編輯 Caffe源碼解析1：Blob 摘要: 轉(zhuǎn)載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 首先看到的是Blob這個類，Blob是作為Caffe中數(shù)據(jù)流通的一個基本類，網(wǎng)絡(luò)各層之間的數(shù)據(jù)是通過Blob來傳遞的。這里整個代碼是非常規(guī)范的，基本上條件編譯，命...閱讀全文 posted @ 2016-01-21 21:24 樓燚航的blog 閱讀(897) 評論(0)?編輯 梯度下降、隨機(jī)梯度下降和批量梯度下降

摘要: 轉(zhuǎn)載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 這幾種方法呢都是在求最優(yōu)解中經(jīng)常出現(xiàn)的方法，主要是應(yīng)用迭代的思想來逼近。在梯度下降算法中，都是圍繞以下這個式子展開： $$\frac {\partial}{\p...閱讀全文

Caffe CNN特征可視化 摘要: 轉(zhuǎn)載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 以下部分代碼是根據(jù)caffe的python接口，從一次forword中取出param和blob里面的卷積核 和響應(yīng)的卷積圖。 輸入的測試圖像 第一層的卷積...閱讀全文 posted @ 2016-01-15 22:40 樓燚航的blog 閱讀(690) 評論(0)?編輯 Caffe 抽取CNN網(wǎng)絡(luò)特征 Python 摘要: Caffe Python特征抽取 轉(zhuǎn)載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ Caffe大家一般用到的深度學(xué)習(xí)平臺都是這個，關(guān)于Caffe的訓(xùn)練通常一般都可以通過一些命令來執(zhí)行，但是在deploy階段，如...閱讀全文 posted @ 2015-12-26 19:43 樓燚航的blog 閱讀(779) 評論(1)?編輯 Caffe fine-tuning 微調(diào)網(wǎng)絡(luò) 摘要: 轉(zhuǎn)載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 目前呢，caffe，theano,torch是當(dāng)下比較流行的Deep Learning的深度學(xué)習(xí)框架，樓主最近也在做一些與此相關(guān)的事情。在這里，我主要介紹一下如何...閱讀全文 posted @ 2015-12-11 13:38 樓燚航的blog 閱讀(1087) 評論(0)?編輯 libsvm Minist Hog 手寫體識別（源碼文件） 摘要: 以上是我上一篇文章中的代碼實現(xiàn)，里面分別用了opencv中的SVM和LibSVM，opencv的SVM用起來更方便，但貌似內(nèi)部其實也是基于Libsvm，同樣的參數(shù)訓(xùn)練出來的結(jié)果是一致的，里面有Libsvm的調(diào)用過程，如果用libsvm需要在工程里面添加libsvm的源碼文件分別是svm.h和svm....閱讀全文 posted @ 2015-11-26 17:01 樓燚航的blog 閱讀(172) 評論(0)?編輯 libsvm Minist Hog 手寫體識別 摘要: 統(tǒng)計手寫數(shù)字集的HOG特征 轉(zhuǎn)載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/這篇文章是模式識別的小作業(yè)，利用svm實現(xiàn)Minist數(shù)據(jù)集手寫體識別，在這里我實現(xiàn)了opencv中的svm和libsvm兩個版本，供大...閱讀全文 posted @ 2015-11-26 16:51 樓燚航的blog 閱讀(488) 評論(0)?編輯 DPM（voc-release5） Matlab模型文件 Mat轉(zhuǎn)XML 摘要: （轉(zhuǎn)載請注明作者和出處 樓燚(yì)航的blog ：http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 未經(jīng)允許請勿用于商業(yè)用途） 由于目前DPM模型訓(xùn)練的代碼沒有C++版本，至少我沒看見opencv ccv conrib等一些庫中都沒有看到相關(guān)訓(xùn)練的部...閱讀全文 posted @ 2015-11-15 00:54 樓燚航的blog 閱讀(285) 評論(1)?編輯 DPM檢測模型 訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集 讀取接口修改 摘要: （轉(zhuǎn)載請注明作者和出處 樓燚(yì)航的blog ：http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 未經(jīng)允許請勿用于商業(yè)用途） 本文主要是針對上一篇基于DPM的VOC release5的版本，matlab的版本進(jìn)行訓(xùn)練。 訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集主要是修改pa...閱讀全文 posted @ 2015-11-15 00:43 樓燚航的blog 閱讀(576) 評論(4)?編輯 DPM檢測模型 VoC-release 5 linux 下編譯運(yùn)行 摘要: （轉(zhuǎn)載請注明作者和出處 樓燚(yì)航的blog ：http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 未經(jīng)允許請勿用于商業(yè)用途） DPM目前使非神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法里面較好的目標(biāo)檢測程序，作者呢也是Fast RCNN的作者 Ross Girshick，真的是牛人...閱讀全文 posted @ 2015-11-12 13:11 樓燚航的blog 閱讀(660) 評論(0)?編輯 opencv 3.0 DPM Cascade 檢測 （附帶TBB和openMP加速） 摘要: opencv 3.0 DPM cascade contrib模塊 轉(zhuǎn)載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 在opencv3.0 中 加入DPM檢測的C++代碼，目前開源的DPMC++代碼不多，在2.4...閱讀全文 posted @ 2015-10-27 09:10 樓燚航的blog 閱讀(993) 評論(8)?編輯 Fast RCNN 訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集（3訓(xùn)練和檢測） 摘要: 轉(zhuǎn)載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ "https://github.com/YihangLou/fast rcnn train another dataset" 這是我在github上修改的幾個...閱讀全文
Fast RCNN 訓(xùn)練自己數(shù)據(jù)集 (2修改數(shù)據(jù)讀取接口) 摘要: Fast RCNN訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集 （2修改讀寫接口） 轉(zhuǎn)載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ "https://github.com/YihangLou/fast rcnn train anot...閱讀全文 posted @ 2015-10-23 00:14 樓燚航的blog 閱讀(4526) 評論(22)?編輯 Fast RCNN 訓(xùn)練自己數(shù)據(jù)集 (1編譯配置) 摘要: FastRCNN 訓(xùn)練自己數(shù)據(jù)集 (1編譯配置) 轉(zhuǎn)載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ "https://github.com/YihangLou/fast rcnn train another ...閱讀全文 posted @ 2015-10-16 16:35 樓燚航的blog 閱讀(3663) 評論(21)?編輯 Linux與Windows 解壓亂碼 UTF8BOM讀取問題 摘要: Linux 與 Windows 文件亂碼問題 這幾天需要在linux下用CNN跑數(shù)據(jù)，但是把數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)列表list上傳到linux下時卻出現(xiàn)了不少亂碼的問題。將這兩天碰到的編碼問題簡單的總結(jié)一下。 1.解壓亂碼問題 如果直接把windows下壓縮的壓縮包通過ftp，這里我用的是xftp傳輸?shù)絣in...閱讀全文 posted @ 2015-10-09 16:20 樓燚航的blog 閱讀(323) 評論(0)?編輯 RCNN (Regions with CNN) 目標(biāo)物檢測 Fast RCNN的基礎(chǔ) 摘要: Abstract: 貢獻(xiàn)主要有兩點1：可以將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用region proposal的策略，自底下上訓(xùn)練可以用來定位目標(biāo)物和圖像分割 2：當(dāng)標(biāo)注數(shù)據(jù)是比較稀疏的時候，在有監(jiān)督的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練之后到特定任務(wù)的數(shù)據(jù)集上fine tuning可以得到較好的新能，也就是說用Imagenet上訓(xùn)練好的模型...閱讀全文 posted @ 2015-09-26 01:11 樓燚航的blog 閱讀(2286) 評論(2)?編輯 車臉檢測 Adaboost 檢測過程 摘要: 上一節(jié)中我介紹了如何使用Opencv自帶的opencv_traincascade.exe來做訓(xùn)練，接下來介紹如何使用訓(xùn)練生成的cascade.xml模型文件來檢測車臉。首先需要說明的是我這里的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是卡口數(shù)據(jù)是在監(jiān)控下面的照片，主要為了截取卡口攝像頭拍攝下的照片的車臉部分，如下圖是待檢測圖像：這里...閱讀全文 posted @ 2015-08-30 21:43 樓燚航的blog 閱讀(798) 評論(0)?編輯 Adaboost 卡口車輛檢測訓(xùn)練 摘要: 之前做了SVM的車臉檢測，主要是針對車臉，接下來嘗試?yán)肁daboost和Haar進(jìn)行車臉的檢測。我利用的主要是opencv中的cascade，其已經(jīng)把Adaboost相關(guān)的算法做成了exe，直接調(diào)用就可以了，不像SVM中我們可能需要再調(diào)用。如果需要對boost源碼進(jìn)行修改，可以利用Cmake將生成...閱讀全文 posted @ 2015-08-29 21:38 樓燚航的blog 閱讀(605) 評論(2)?編輯 Hog SVM 車輛 行人檢測 摘要: #####HOG SVM 車輛檢測 近期需要對卡口車輛的車臉進(jìn)行檢測，首先選用一個常規(guī)的檢測方法即是hog特征與SVM，Hog特征是由dalal在2005年提出的用于道路中行人檢測的方法，并且取的了不錯的識別效果。在人臉檢測方面目前主流的方法，先不考慮復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)，大多采用Haar和Adaboo...閱讀全文 posted @ 2015-07-19 12:40 樓燚航的blog 閱讀(1060) 評論(3)?編輯 LeetCode 3 Longest Substring Without Repeating Characters 解題報告 摘要: LeetCode 第3題3 Longest Substring Without Repeating Characters 首先我們看題目要求：Given a string, find the length of the longest substring without repeating char...閱讀全文 posted @ 2015-06-07 23:57 樓燚航的blog 閱讀(236) 評論(0)?編輯 LeetCode 2 Add Two Sum 解題報告 摘要: #LeetCode 2 Add Two Sum 解題報告LeetCode第二題 Add Two Sum 首先我們看題目要求：You are given two linked lists representing two non-negative numbers. The digits are sto...閱讀全文 posted @ 2015-05-24 00:10 樓燚航的blog 閱讀(260) 評論(0)?編輯 視頻標(biāo)注工具 摘要: #視頻標(biāo)注工具由于實驗室里面需要做CDVA的標(biāo)準(zhǔn)，CDVA（compact descriptor for video analysis），主要是基于CDVS中的緊湊視覺描述子來做視頻分析，之前是緊湊視覺描述子主要應(yīng)用在圖像檢索領(lǐng)域。需要制作新的數(shù)據(jù)集，對視頻幀進(jìn)行標(biāo)注，所以根據(jù)網(wǎng)上一個博主的標(biāo)注工具...閱讀全文
LeetCode 1 Two Sum 解題報告 摘要: #LeetCode 1 Two Sum 解題報告偶然間聽見leetcode這個平臺，這里面題量也不是很多200多題，打算平時有空在研究生期間就刷完，跟跟多的練習(xí)算法的人進(jìn)行交流思想，一定的ACM算法積累可以對以后在對算法中優(yōu)化帶來好處。Ok，今天是我做的第一題Add Two Sum。題目要求Give...閱讀全文 posted @ 2015-04-25 11:30 樓燚航的blog 閱讀(329) 評論(2)?編輯 Ubuntu 14.04 LTS Server 無法掛載光盤 啟動initramfs等問題 摘要: 今天需要在戴爾R410服務(wù)器上裝64位的Linux，師兄給了個14.04的server 64位鏡像。一開始打算用U盤安裝，用軟碟通燒寫鏡像之后，在服務(wù)器端設(shè)置從U盤啟動，但是安裝到一半出現(xiàn)了光盤無法掛載的現(xiàn)象，如圖所示：  評論(2)?編輯 Linux的交叉編譯 及configure配置 摘要: 這兩天需要把一個CDVS的工程代碼從Linux 平臺上移植到ARM平臺上，花了兩天才搞定，之前很早申請的博客，到現(xiàn)在還沒有技術(shù)文章會，以后決定凡是花兩三天才搞定的東西都會把解決過程發(fā)到這里，很多東西靠百度什么的不太好使，必要的時候確實Google更好用。想想也是，在百度上搜，很多都是迄今為止中國程序...閱讀全文

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的楼燚(yì)航的blog URL的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。