在使用Caffe进行深度学习模型训练和优化时，我们会遇到需要导入.pycaffe模块中的Net、SGDSolver、NesterovSolver、AdaGradSolver、RMSPropSolver和AdaDeltaSolver的情况。这些模块提供了训练和优化神经网络所需的功能。本文将对这些模块进行详细讲解。
本节内容来源于CDA深度学习课程，由唐宇迪老师所述，主要参考论文：《Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks》（下载链接）
本文主要介绍如何使用Caffe进行FCN目标检测，包括数据集准备、模型选择、训练过程、测试和结果分析。作者使用VGG16网络进行预训练，并通过FCN网络进行目标检测。实验结果表明，该方法能够有效地检测出图像中的目标物体，准确率达到了66.4%。
本文介绍了如何使用Caffe进行深度学习模型的训练和部署。首先介绍了Caffe的基本情况和特点，然后详细讲解了Caffe中模型训练和部署的流程和步骤。最后，探讨了如何使用Caffe进行图像分类和物体检测任务。
如果说目标检测落地最广的是哪个算法，yolo系列肯定有一席之地，本文为大家介绍yolov5s 4.0模型如何转换为caffe模型并推理，据我所知，华为海思NNIE只支持caffe模型的转换，所以yolov5模型要想在海思芯片上部署，转换为caffe模型是有必要的（在我的1070显卡上，yolov5s 4.0 的模型inference做到了11ms一帧！）
有不少开发者在学习深度学习框架的时候会开源一些训练好的模型，我们可以使用这些模型来运用到我们自己的项目中。如果使用的是同一个深度学习框架，那就很方便，可以直接使用，但是如果时不同深度学习框架，我们就要对模型转换一下。下面我们就介绍如何把Caffe的模型转换成PaddlePaddle的Fluid模型。
【GiantPandaCV导语】本文为大家介绍了一个caffe部署yolov5 模型的教程，并开源了全部代码。主要是教你如何搭建caffe推理环境，对yolov5模型做onnx格式转换，onnx模型转caffe模型，实测在1070显卡做到了11ms一帧！
照片中的面部分析引起了人们的广泛关注，因为它可以帮助我们解决各种问题，包括更好的客户广告定位、更好的内容推荐系统、安全监控和其他领域。
自动化实现过程，UI框架的自动化往往不能满足所有场景的需求，比如:动态效果图片内容一致性检查；在全民AI的浪潮中，基于Caffe框架的AI图像识别结合QT4A自动化测试尝试，在企鹅电竞弹幕识别，以及表情业务自动化中动态图像识别有了落地，填补了自动化对动态图片内容精准检测的不足。 Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，也是一个被广泛使用的开源深度学习框架，在Tensorflow出现之前一直是深度学习领域Github star最多的项目。 Caffe的主要优势为：容易上手，网络结构都是以配置文件形式定义，
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最近总是有很多入门的朋友问我，我进入计算机视觉这个领域难不难？是不是要学习很多知识？到底哪个方向比较好？。。。。。这些问题其实我也不好回答他们，只能衷心告诉他们，如果你对这领域特别感兴趣，那你可以进来试试玩玩，如果试过了玩过了，觉得这不是你喜欢的领域，那你可以立马退出，选择你喜欢的领域方向。我个人一直认为，科研这个东西，真的是要有兴趣爱好，这是你动力和创新的源泉。只有对自己选择的领域有兴趣，有动力深入挖掘，我觉得一定会做得很好，可能还会创造出许多意想不到的结果。 如果现在你们入门的朋友，选择了目标检测类，
原文: OpenCV4.X - DNN模块 Python APIs - AIUAI
今天是中国传统节日——端午节！在此，祝大家节日快乐！ 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 最近总是有很多入门的朋友问我们，进入计算机视觉这个领域难不难？是不是要学习很多知识？到底哪个方向比较好？ 对于这些问题其实我们也不好回答他们，只能衷心告诉他们，如果你对这领域特别感兴趣，那你可以进来试试玩玩，如果试过了玩过了，觉得这不是你喜欢的领域，那你可以立马退出，选择你喜欢的
Caffe深度学习框架支持多种编程接口，包括命令行、Python和Matlab,下面将介绍如何使用这些接口。
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深度学习中，我们一直在训练模型，通过反向传播求导更新模型的权重，最终得到一个泛化能力比较强的模型。同样，如果我们不训练，仅仅随机初始化权重，同样能够得到一个同样大小的模型。虽然两者大小一样，不过两者其中的权重信息分布相差会很大，一个脑子装满了知识、一个脑子都是水，差不多就这个意思。
实际工作中，目标检测 yolov3 或者 yolov4 模型移植到 AI 芯片中，经常需要将其先转换为 caffe1.x 模型，大家可能或多或少也有这方面的需求。例如华为海思 NNIE 只支持caffe1.x 模型，所以 yolov3/yolov4 模型要想在海思芯片上部署，转换为 caffe1.x 模型是必须的。
Faster R-CNN 的 caffe-fast-rcnn 版本没有更新，导致新版的 cudnn 不能使用，Makefile.config 添加 cudnn:=1 时，编译无法通过. 对此，作以下修改： 将 caffe-fast-rcnn 中的以下文件替换为 BAIR(BVLC) 的 caffe 的对应文件：
这篇打算就直入主题了，YOLO是什么、DarkNet是什么、Caffe是什么、NCNN又是什么…等等这一系列的基础科普这里就完全不说了，牵扯实在太多，通过其他帖子有一定的积累后，看这篇就相对容易了。
之前，MsnhNet主要支持了将Pytorch模型转换为MsnhNet框架可以运行的模型文件（*.msnhnet和*.bin），并且我们在之前的Pytorch转Msnhnet模型思路分享文章中分享了这个转换的思路。
Caffe是目前比较常用的深度学习框架，这个框架安装没有其他一下主流框架那么简单，直接使用pip命令安装，它更常用的是使用编译的方式安装。所以写下这个文章记录一下。
这篇文章是记录笔者最近想尝试将自己开发的分割工程模型利用NCNN部署所做的一些工作，经过一些尝试和努力算是找到了一种相对简单的方法。因此这篇文章将笔者的工作分享出来，希望对使用Keras训练模型但苦于无法部署到移动端，或者使用Keras模型通过ONNX转到其它推理框架时碰到各种OP支持无法解决的读者带来些许帮助。
最近一段时间一直在考虑为浏览器添加AI过滤裸露图片的功能，但目前大多数AI相关的教程都是用python语言。如果是训练模型，使用python语言无疑是最合适的，但现在的需求是嵌入到产品中，必须要使用C++，为此特意比较了现在比较流行的深度学习框架，发现caffe比较契合需求。caffe本身使用C++语言开发，提供了丰富的C++ API，也提供了很多C++的示例。值得一提的是，雅虎提供了开源的色情图片检测模型open_nsfw，采用的正是caffe深度学习框架。因此我的目标是将open_nsfw集成到产品中。
如今，体育运动的热潮日益流行。同样，以不正确的方式进行运动的风险也在增加。有时可能会导致严重的伤害。考虑到这些原因，提出一种以分析运动员的关节运动，来帮助运动员纠正姿势的解决方案。
快照的大用途：如果出了什么意外中断了训练，那真是天都要塌了，所以快照存储了训练的中间结果，这个设计真是人性化，当再次训练时，就可以从快照中恢复数据了。直接在最后的执行文件，调用已经训练的快照就行，用-snapshot
本文介绍了FCN全卷积网络在语义分割中的重要性，并对其进行了详细的技术分析。FCN以全卷积网络为基础，通过切片和转置卷积操作实现像素级别的语义分割。在实践中，FCN表现出良好的性能，比其他语义分割方法具有更高的准确性和鲁棒性。同时，FCN也可以广泛应用于其他领域，如医学图像处理、自然场景图像处理等。
人脸检测，看似要使用深度学习，觉得很高大牛逼，其实通过opencv就可以制作人脸识别的窗口。
当运行 demo.py 有如上输出时, 说明我们已经可以通过之前别人训练好的模型进行测试, 下面我们将自己动手训练一个模型。该模型数据采用 voc2007 数据。训练时采用 ZF 模型。
本文介绍了如何基于PyTorch实现自定义数据集，并使用该数据集进行Faster R-CNN目标检测。主要包括四个步骤：数据集制作、模型训练、模型验证和测试。在模型训练阶段，使用自定义数据集和预训练的VGG16模型进行训练，并采用随机数据增强和叠加训练方法。在模型验证和测试阶段，使用自定义数据集对Faster R-CNN模型进行微调，并使用测试集对模型进行测试。实验结果表明，该方法能够有效提高目标检测的准确率。
“本文主要内容：基于自制的仿VOC数据集，利用caffe框架下的MobileNet-SSD模型训练。” 本文的base是https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD，这个project又是基于https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd，因此项目编译和数据库生成大多同 weiliu89的base。以下从环境搭建、数据集制作、模型训练、模型测试四个环节介绍整个过程。 01 — 环境搭建 weiliu89的caffe框架下SSD环
深度学习开源框架众多，对于开发者来说其中有一个很硬的需求，就是模型结构和权重的可视化。使用过Caffe的同学都因为强大的Netscope可以离线修改实时可视化网络结构而暗爽，那其他的框架怎么样呢？
今天我将以GoogleNet为例来展示如何在TensorRT中实现细粒度的Profiling并且顺带介绍一下TensorRT的16Bit推理。
本文转载自JK Jung的帖子：https://jkjung-avt.github.io/tx2-camera-caffe/ 如果有侵犯到贴主利益，请立刻跟我联系。 之前，贴主分享了一个python脚本，它可以用来在Jetson TX2上捕捉和显示来自相机(IP、USB或板载)的实时视频。在这里，贴主继续扩展了这个脚本，并展示了如何在捕获的相机映像上运行Caffe图像分类(推断)，这些都是在python代码中完成的。这tegra-cam-caffe.py sample应该适合快速验证您的新训练的Caffe图
在深度学习算法优化系列十八 | TensorRT Mnist数字识别使用示例 中主要是用TensorRT提供的NvCaffeParser来将Caffe中的model转换成TensorRT中特有的模型结构。其中NvCaffeParser是TensorRT封装好的一个用以解析Caffe模型的工具 （高层的API），同样的还有NvUffPaser用于解析TensorFlow的pb模型，NvONNXParse用于解析Onnx模型。除了这几个工具之外，TensorRT还提供了C++ API（底层的API）直接在TensorRT中创建模型。这时候TensorRT相当于是一个独立的深度学习框架，不过这个框架只负责前向推理(Inference)。
随着深度神经网络的发展，OpenCV中已经有独立的模块专门用于实现各种深度学习的相关算法。本节中将以介绍如何使用OpenCV 4中的相关函数实现深度学习算法，重点介绍示例程序和处理效果，目的是为了增加读者对深度学习在图像处理中的应用的了解，提高读者对图像处理的兴趣。
注意,--recursive 一定要有,否则 py-faster-rcnn 目录下没有 caffe-fast-rcnn 文件夹。
在整理最近学习的知识时，突然意识到机器学习与深度学习的差别。之前学的gd算法，logistic回归算法，svm算法等都属于机器学习的范畴，而深度学习与他们其实是并列的关系，同属机器学习这个大的范畴。个人认为深度学习其实是曾经没落的BP神经网络的发展，可以说神经网络就是趁着深度学习的浪潮借尸还魂的。不过，深度学习想要理解起来也不是那么容易的。既然如此，我们何不搭建一个黑盒环境，先直观感受一下深度学习的魅力再慢慢研究呢？这里我们用到的工具就是Caffe深度学习框架。
DNN模块介绍 在OpenCV3.3版本发布中把DNN模块从扩展模块移到了OpenCV正式发布模块中，当前DNN模块最早来自Tiny-dnn，可以加载预先训练好的Caffe模型数据，OpenCV做了近一步扩展支持所有主流的深度学习框架训练生成与导出模型数据加载，常见的有如下： Caffe TensorFlow Torch/PyTorch OpenCV中DNN模块已经支持与测试过这些常见的网络模块 AlexNet GoogLeNet v1 (also referred to as Inception-5
就像许多开发人员一样，我也经常使用别人的工作成果（Medium 上的文章、GitHub 上的代码等），因此也很乐意与社区分享我的成果。写文章不仅是对社区的一种回报，还可以让你找到志趣相投的人，在一个狭小的领域内得到专业人员的指教，并进一步加深你对研究领域的理解。
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本文介绍了如何通过修改全连接层来改变CNN模型的行为，包括用于风格转换，风格迁移，人脸检测等。作者主要介绍了两种方法：1）使用预训练网络，通过冻结训练网络并微调它以适应新任务；2）使用自编码器进行无监督学习。
上一篇我们讲了使用OpenCV进行人脸识别的最基础操作。但是从最后的效果可以看出，识别率、效率都很低，而且误检率比较高，识别过程中，系统资源占用相当大，实在是没办法在实际场合中使用。在opencv3.4 版之前自带的人脸检测器是基于Haar算法实现的，不仅检出率低，而且脸的角度稍大一些就检测不出来。但是随着深度学习领域的发展，涌现了一大批效果相当不错的人脸检测算法。
前几日分享了learnopencv.com博主Satya Mallick发表的关于OpenCV Mask RCNN实例分割的博文（详见：OpenCV4.0 Mask RCNN 实例分割示例 C++/Python实现），展示了OpenCV作为DNN推断工具的简单用法。 昨日Satya Mallick又发表了使用OpenCV调用OpenPose工程中的手部关键点检测（hand pose estimation）模型的文章，对于想要使用手部关键点检测做手势识别、手语识别、抽烟检测等工程开发的朋友来说这是一个非常简单的上手教程。 先来看看作者发布的视频效果：
https://docs.opencv.org/4.4.0/d2/d58/tutorial_table_of_content_dnn.html
本文转自： http://blog.csdn.net/yiliang_/article/details/60464968
Train训练（用cmdcaffe命令行） （solver.prototxt） 在使用cmdcaffe时，需要默认切换到Caffe_Root文件夹下，需要使用上述命令才可以使用tools下的caffe接口，因为caffe默认都需要从根目录下面执行文件。 1、训练模型，以mnist为例子（solver.prototxt） ./build/tools/caffe train -solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt 从中断点的 snapshot 继续训练（solver.prototxt + .solverstate） ./build/tools/caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt -snapshot examples/mnist/lenet_iter_5000.solverstate 2、观察各个阶段的运行时间可以使用（train_test.prototxt） ./build/tools/caffe time -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -iterations 10 3、使用已有模型提取特征（caffemodel + train_val.prototxt + fc7 + num_mini_batches） ./build/tools/extract_features.bin models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel examples/feature_extraction/train_val.prototxt fc7 examples/temp_features 10 lmdb
本文介绍了如何使用Caffe进行深度学习，通过实例演示了如何从图片数据集训练生成模型，并使用生成的模型进行预测。主要内容包括：安装Caffe，编写训练代码，生成模型，以及使用生成的模型进行预测。
我们常见的网络模型比如AlexNet、GoogleNet、VGG都因为权重文件太大无法在移动端直接运用，而且因为计算浮点参数过多无法实时运行，所以针对这种情况先后出现了SqueezeNet与MobileNet两种权重参数和文件大小都得到优化的可以在嵌入式边缘设备上运行的网络模型，两种模型都可以通过tensorflow Lite被压缩到2MB大小左右，还依然可以实现比较好的分类与图像检测效果。
该项目基于Richard Zhang，Phillip Isola和Alexei A. Efros在加州大学伯克利分校开发的研究工作：彩色图像着色
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