要想了解caffe生成的caffemodel文件里的内容，我们就需要解析.caffemodel文件（caffemodel里不仅存储了权重和偏置等信息，还存储了整个训练网络的结构信息，即.prototxt信息，当然solver.prototxt信息是看不见的）。1.单独查看要是只是想看看权重信息正不正确（有时候学习率设置的太大，可能会导
在项目程序中经常看到动态链接库，非常好奇，想自己实现一下，于是乎尝试一波。就因为这种好奇，每天都被bug所困扰。。。 1. 训练caffemodel 在windows环境下搭建caffe无果，转投Ubuntu。。。 用的caffe--example--mnist中的文件，新建文件夹的话注意改路径，下面为train.sh #!/usr/bin/env s
首先下载git LFS: https://git-lfs.github.com/然后git执行如下命令 git lfs install # 安装 git lfs track "*.caffemodel" # "*.caaffemodel"，由于我要上传的是model文件，所以是.caffemodel结尾,大家可以根据文件格式自行调整 git add . git commit -m "information" git pus
现象 TensorRT得到的CUDA引擎序列化以后模型大小不一样。 我是从caffemodel解析生成的TensorRT-engine，发现同一个caffemodel得到的TensorRT-engine大小不一，大小每次相差几到几百KB，但是模型的检测结果一致。 疑问在于，优化过程应该不存在随机的过程，所以这个模型体积大小的变化
python ./convert.py R18.prototxt --caffemodel R18.caffemodel --code-output-path=Re18.py --data-output-path=Re18.npy
首先，我参考https://blog.csdn.net/Chen_yingpeng/article/details/80692018提供的yolov3_darknet2caffe.py脚本实现了darknet-yolov3到caffemodel的转化，得到了prototxt和caffemodel。 但是，我在编译Chen提供的caffe-yolov3时，由于server上并没有sudo权限，也无法安装opencv3，故无法
1、均值文件下载链接 链接：https://pan.baidu.com/s/1YerXs0WK0TH1v0Eo70A9ZA 提取码：l6wl 2、ResNet-50-model.caffemodel下载链接 链接：https://pan.baidu.com/s/10j_czd9D4lUZpK5uW2iV9g 提取码：womr 3、ResNet-50-model.prototxt下载链接 链接：https://pan.baidu.com/s/1xq5
