前言 由于毕业设计就是基于KV260搞智能监控那一套，因此主要关注深度学习应用这一块，硬件部门涉及比较少。 通过Vitis AI官方手册可知，成功完成一个深度学习应用需要四个步骤：模型训练、量化、编译、部署。笔者就以YOLOv4模型为例进行一个演示，看看整个过程是否有坑！ 模型训练 之前
from caffe.proto import caffe_pb2s = caffe_pb2.SolverParameter()s.train_net = "train.prototxt" # 定义网络名为trai.prototxts.test_net.append("test.prototxt") # 定义测试网络s.test_interval = 100s.test_iter.append(10)# 定义最大迭代次数s.max_iter = 1000s.ba
0. 转到caffe源码根目录 cd caffe_windows 1.获取数据 .\data\mnistget_mnist.sh 2.解压数据 修改脚本： .\examples\mnist\create_mnist.sh 3.计算均值 计算训练集均值： .\Build\x64\Release\compute_image_mean.exe .\example\mnist\mnist_train_lmdb .\example\mnist\mean
今天偷点儿懒，就没有及时整理最新的paper，还请各位看官谅解。这里整理了一份前段时间做的小demo，实现献丑了 本文基于OpenCV3.3.1或以上版本（如OpenCV3.4）、DNN模块和face_detector示例实现简单、实时的人脸检测。 往期回顾 [计算机视觉] 入门学习资料 [计算机视觉论文速递] 2018-03-20
1.下载转换代码 https://github.com/ChenYingpeng/darknet2caffe 按照要求安装及配置 安装pytorch0.4 pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.4.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl 2.编译caffe make clean make all 3.编译为python可用 make pycaff
读文件 std::ifstream infile; infile.open("/Users/yangwenhuan/IVP_workbench/test/graph.prototxt"); std::stringstream buf; buf << infile.rdbuf(); string prototxt_str = buf.str(); infile.close(); FILE *pfile = fopen("/Users/yangwe
一、基于海思芯片：从算法到移植 darknet框架下训练yolov3 二、基于海思芯片：从算法到移植 darknet框架下yolov3转为caffe框架下 三、基于海思芯片：从算法到移植 caffe-yolov3测试训练效果 四、基于海思芯片：从算法到移植 生成海思wk文件并进行成果展示 好了，在家的时
解析prototxt文件的python库 prototxt-parser https://github.com/yogin16/prototxt_parser https://test.pypi.org/project/prototxt-parser1.yield让函数执行支持分段，让函数支持了记忆和状态，能够让一个函数变成状态机，这样一个状态机的执行流程可能直接表达在一个函数中，让整个处
深度学习框架与应用 DNN CNN RNN Google Tensorflow, 社区发展资源多 facebook Pytorch, Caffe2 伯克利 Caffe, 亚马逊 MxNet Caffe Caffe 针对图像方面的任务，用于CNN 有 python 和 mathlab 的接口 通过不同层的叠加实现深度神经网络 使用方法1:(不用
Lenet，1986年 Alexnet，2012年 GoogleNet，2014年 VGG，2014年 Deep Residual Learning，2015年 Lenet 网址：https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt Alexnet https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_alexnet/deploy.prot
//IHostMemory *gieModelStream {nullptr}; //const char* prototxt = "./googlenet/test_20181010.prototxt";//argv[1]; //const char* caffemodel = "./googlenet/lane_area_lx1890_iter_320000_20181010.caffemodel";//argv[2]; //st
