Caffe,全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding。是一种常用的深度学习框架,主要应用在视频、图像处理方面的应用上。

结合OpenCV可视化Caffe神经网络中的特征层

Caffe中,卷积的作用是提取抽象特征,很多层卷积逐渐获得一幅图像的抽象特征,为后面分类打下基础。而究竟这些抽象特征是什么,是形状?是纹理?是投影?还是颜色?还是都有,需要直观的去看了。可视化诸层很有 »

anmengcv

caffe 框架梳理(待续)

caffe 框架梳理(待续) Caffe学习笔记(六):mnist手写数字识别训练实例 :如下内容: caffe 框架梳理(待续) Caffe学习笔记(六):mnist手写数字识别训练实例 :如下内容 »

ranjiewen

caffe可视化模型

进入$CAFFE_ROOT/python: $ python draw_net.py ../models/bvlc_reference_caffenet/train_val.prototxt caff »

zzq-123456

Caffe可视化

Netscope(网址:http://ethereon.github.io/netscope/#/editor),只需要把prototxt文件内容复制到左边的框框中即可,然后同时按住shift+ent »

jad-xxd

可视化caffe模型结构

假设Caffe的目录是$(CAFFE_ROOT)1.编译caffe的python接口$ make pycaffe2.装各种依赖$ pip install pydot$ sudo apt-get ins »

lixuebin

Caffe学习系列(12):训练和测试自己的图片

学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中。因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程。一、准备数据有条件的同学,可以去im »

denny402

caffe模型各层数据和参数可视化

先用caffe对cifar10进行训练,将训练的结果模型进行保存,得到一个caffemodel,然后从测试图片中选出一张进行测试,并进行可视化。 In [1]: #加载必要的库 import »

CQUTWH

神经网络:caffe特征可视化的代码例子

caffe特征可视化的代码例子 不少读者看了我前面两篇文章 总结一下用caffe跑图片数据的研究流程 deep learning实践经验总结2--准确率再次提升,到达0.8。再来总结一下 之后。想知道 »

yxysuanfa

caffe Python API 之可视化

一、显示各层 二、自定义函数:参数/卷积结果可视化 三、训练过程Loss&Accuracy可视化 »

houjun

Caffe CNN特征可视化

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 以下部分代码是根据caffe的python接口,从一次 »

louyihang-loves-baiyan

Caffe 执行python实例并可视化

. 配置python 安装的python需要是 Anaconda2,启动命令行执行如下安装。 1.1.安装 jupyter 1.2.安装ipython ipython-notebook 安装完成后执行 »

ziyu-trip

Caffe学习系列(14):初识数据可视化

首先将caffe的根目录作为当前目录,然后加载caffe程序自带的小猫图片,并显示。图片大小为360x480,三通道In[1]:import numpy as npimport matplotlib. »

denny402

caffe特征层可视化

#参考1:https://blog.csdn.net/sushiqian/article/details/78614133#参考2:https://blog.csdn.net/thy_2014/art »

aimhabo