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！）
【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！
选自Caffe2.ai 机器之心编译 在今年的 F8 开发者大会上，Facebook 正式宣布开源其全新深度学习框架 Caffe2。据 Caffe2 官方博客介绍，该框架可以用在 iOS、Android 和树莓派上训练和部署模型；而且 Facebook 已经与英伟达、高通、英特尔、亚马逊和微软等公司展开了合作来实现对移动端的优化。机器之心在此对这一开源项目进行了介绍。 为了有效地训练和部署人工智能模型，我们往往会用到大型数据中心或超级计算机。为了能够大规模地连续处理、创建和提升各种各样的信息（图像、视频、文
深度学习开源框架众多，基于C++的训练框架唯有Caffe一个，尽管Caffe在做一些比较新的任务时成本极高，但它依旧有它存在的价值，今天在这里给出几个推荐理由。
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准备拿几个caffe官方案例用来练习，就看到了caffe中的官方案例有cifar-10数据集。于是练习了一下，在CPU情况下构建quick模型。主要参考博客：liumaolincycle的博客
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本教程将演示如何在一个g2.2xlarge EC2实例（运行64位的Ubuntu14.04）中设置CUDA7、cuDNN、caffe和DIGITS，以及如何快速上手DIGITS。为了说明DIGITS的应用，本教程使用一个当前的 Kaggle竞赛项目作为案例进行演示， 是关于糖尿病视网膜病变检测的，其状态来自于荧光血管造影。 图像分类的卷积深度神经网络（DNN） 对于图像的分类或回归，你有两种选择： 特征工程及把图像转换为向量； 依赖于一个卷积DNN求出特征。 深度神经网络对计算的要求相当苛刻。这是由两个原因
在深度学习（Deep Learning）的热潮下，Caffe作为一个高效、实用的深度学习框架受到了广泛的关注。了解Caffe研发的背景、愿景、技术特色、路线图及其开发者的理念，对于我们选择合适的工具更好地进行深度学习应用的迭代开发大有裨益。《程序员》记者近日深度对话Caffe作者贾扬清，剖析Caffe的起源、目标、差异性、现存的一些问题和改进工作，以及未来的规划。 起源故事 《程序员》：请介绍一下您自己与深度学习结缘的故事，以及开发Caffe的背景和初衷？ 贾扬清：我经常和人开玩笑说，“我写Caffe的
最近还是会有很多学习爱好者问我安装caffe的一些问题，虽然现在TF很是受大家的喜欢，但是还是会有很多学习者用着caffe。为了让更多的人少走弯路，网上也有很多教程，我自己来写一下我以前安转的过程与遇到的问题，可以给那些初学者一些建议，希望采纳，如有不对之处，望指正，谢谢！ 第一部分：Ubuntu14.04桌面版下载及安装（我是通过U盘安装的，我用工具是UltraISO--特别好用，网上有很多教程，这个不用太过于详细书写） 第二部分：nvidia-cuda-toolkit下载及安装 CUDA 8.0 Do
进行深度学习的训练向来不被认为是CPU的强项，但是以CPU研发见长的英特尔并不甘心屈服于这个定位，在过去的几年里，英特尔及其合作伙伴一直在探索用CPU来进行快速有效的深度学习开发的方法。代号KNL的Xeon Phi至强芯片是英特尔的努力尝试之一，同时在深度学习算法的改进上，英特尔也做了一些努力。 近日，在美国旧金山举行的IDF16大会上，与英特尔联合宣布启动了KNL试用体验计划的浪潮集团副总裁、技术总监胡雷钧做了基于英特尔至强融合处理器KNL和FPGA上的深度学习的试用体验报告。报告介绍了高性能计算和深度学
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。
大家好，继之前的12大深度学习开源框架之后，我们准备开通新的专栏《移动端DL框架》，这是第一篇文章，先来做一个总体的介绍，更多的细节可以关注以后的文章。
选自 Intel Blog 作者：Andres Rodriguez、Niveditha Sundaram Caffe2 作为 Caffe 重构出的深度学习框架，一经发布便引起了业内极大的关注。机器之心也对 Caffe2 进行了跟踪报道。昨日，英伟达的一篇技术博客让我们了解 Caffe2 结合 GPU 带来的性能提升。这篇文章对 Caffe2 在 CPU 的支持下带来的性能改进进行了介绍，希望能为大家应用该框架提供帮助。 每一天，在世界的各个角落都在产生越来越多的信息——文本、图片、视频等等。为了能让人们更好
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选自 Nvidia Blog 作者：Aaron Markham、贾扬清 机器之心编译 昨天，Facebook 推出了 Caffe2，一个兼具表现力、速度和模块性的开源深度学习框架。它沿袭了大量的 Caffe 设计，可解决多年来在 Caffe 的使用和部署之中发现的瓶颈问题。最终，Caffe2 打开了算法实验和新产品的大门。通过在内部用于各种深度学习和增强现实任务，Caffe2 已经在 Facebook 对于规模和性能的需求上得到了锻造。同时，它为移动端应用提供了令人印象深刻的新功能，例如高级相机和即时通讯功
如果说深度学习模型性能的不断提升得益于英伟达GPU的不断发展，那么模型的边缘部署可能就需要借助英特尔的边缘计算来解决。伴随交通、医疗、零售等行业中深度学习应用的发展，数据处理和智能分析逐渐从云端走向边缘。本人与大家分享一下英特尔的边缘计算方案，并实战部署yolo v3-tiny模型。
【手把手AI项目】一、安装win10+linux-Ubuntu16.04的双系统（全网最详细）
人工智能一直比较火，作为移动互联网时代的行业人员，感觉离我们比较近，但实践起来离我们又比较远，当今智能手机正成为最普遍的人工智能平台，那么今天我们来说一说高通在人工智能领域的一些我们可以实际操作上手的
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本文介绍了如何使用Caffe在MNIST数据集上训练一个简单的CNN分类器。首先介绍了MNIST数据集的背景和CNN架构，然后详细描述了如何使用Caffe进行模型的训练和测试。最后演示了如何使用Caffe中的命令行工具进行模型的部署和测试。
可以看到各大主流框架基本都支持Python，目前Python在科学计算和数据挖掘领域可以说是独领风骚。虽然有来自R、Julia等语言的竞争压力，但是Python的各种库实在是太完善了，Web开发、数据可视化、数据预处理、数据库连接，爬虫等无所不能，有一个完美的生态环境。仅在数据挖掘工具链上，Python就有Numpy、SciPy、Pandas、Scikit-learn、XGBoost等组件，做数据采集和预处理都非常方便，并且之后的模型训练阶段可以和TensorFlow等基于Python的深度学习框架完美衔接。
TensorFlow最初由谷歌的Machine Intelligence research organization 中Google Brain Team的研究人员和工程师开发的。这个框架旨在方便研究人员对机器学习的研究，并简化从研究模型到实际生产的迁移的过程。
7月21日，量子位联合NVIDIA英伟达举行了线下交流会，跟现场近百位开发者同学共同探讨了深度学习服务器搭建过程中可能出现的问题，交流了在开发中的实战经验。
0.导语1.Caffe源码编译1.0 NVIDIA与Anaconda31.1 GCC与G++降级1.2 cuda 9.01.3 cuDNN1.4 caffe-gpu源码编译1.5 python库安装1.6 编译1.7 环境变量1.8 导包测试2.caffe-cifar10测试2.1 获取数据集2.2 转换数据集格式2.3 训练及测试3.Caffe-C3D3.1 下载及配置3.2 安装库与编译4.C3D-cifar10测试4.1 获取数据集4.2 转换数据集格式4.3 训练及测试
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百度今天开源了其深度学习平台Paddle，引发了挺多人工智能领域开发者的兴趣，包括一些之前一直在Tensorflow和Caffe上练手的开发者。不过鉴于深度学习的开源平台目前并不多，作为开发者也作为热心吃瓜群众的头等大事，就是想知道——这个平台怎么样？别人怎么看这个平台？以及这个平台跟Tensorflow以及Caffe有何区别？ ▎这个平台本身怎么样 Paddle本身在开源前就一直存在，始于2013年的时候，因为百度深度实验室察觉到自己在深度神经网络训练方面，伴随着计算广告、文本、图像、语音等训练数据的快速
近日微软更新了自家开源深度学习工具包CNTK，新的版本号为2.3，带来了多项性能改进。 CNTK全名为Computational Network Toolkit，与谷歌的TensorFlow、Facebook的Caffe/Caffe2一样是开源的计算平台/工具包，意在服务更多深度学习、人工智能的研究人员和开发者们。从2016年开源起，微软就宣传CNTK的性能明显高于Caffe、Theano、TensoFlow等其它的一些热门工具，当然也提供了基于英伟达cuDNN的一到多GPU加速支持。 CNTK在2.0的多
选自GitHub 作者：Kit CHEN等 机器之心编译 参与：路雪、思源 近日，微软开源 MMdnn，可用于转换、可视化和诊断深度神经网络模型的全面、跨框架解决方案，目前支持 Caffe、Keras、MXNet、CNTK 等框架。 项目地址：https://github.com/Microsoft/MMdnn MMdnn 是一个用于转换、可视化和诊断深度神经网络模型的综合性、跨框架的解决方案。MMdnn 中的「MM」代表模型管理，「dnn」是「deep neural network」（深度神经网络）的缩写
该文章介绍了如何使用Caffe进行深度学习训练和推理。文章首先介绍了Caffe的基本知识，包括Caffe的架构、安装、配置和编译。然后，文章详细介绍了如何使用Caffe进行训练和推理，包括设置训练目录、定义训练和测试网络、编写训练和测试代码、使用命令行工具进行训练和推理等。最后，文章还介绍了一些高级主题，如调整超参数、使用Caffe进行图像分类和目标检测等。
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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%。
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本文作者吴逸鸣，整理自作者在GTC China 2017大会上的演讲，首发于作者的知乎文章，AI研习社获其授权发布。 我个人认为这是一份很值得分享的资料，因为 这应该是第一次使用全中文来讲解Caffe
我个人认为这是一份很值得分享的资料，因为 这应该是第一次使用全中文来讲解Caffe2和FB的AI应用的演讲 观看这次演讲不需要机器学习／神经网络，甚至计算机科学的基础。它适合每一个愿意了解人工智能、神经网络和Caffe2的人。 我准备了很久！（这才是主要原因哈哈哈，但第一次上台还蛮紧张 在观看视频前你可能需要注意以下几点： 该视频所有权解释权各种权全都归英伟达所有（点击阅读原文查看演讲视频） 此次演讲只是谈论了我自己的一些看法，和FB无关 我的演讲稿和视频里说的可能有一些出入。有的地方为了更好地让大家理解，
本文介绍了如何使用Caffe实现图像分类，并分享了代码示例和配置文件。同时，本文还介绍了如何生成LMDB文件，以及如何使用转换工具将数据集转换为LMDB格式。
随着人工智能的兴起，对机器学习能力的需求可谓是急剧增加：从金融到医疗，各行各业都在采用基于机器学习的技术。
人工智能的浪潮正席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边，如人工智能，机器学习，深度学习等。“人工智能”的概念早在1956年就被提出，顾名思义用计算机来构造复杂的，拥有与人类智慧同样本质特性的机器。经过几十年的发展，在2012年后，得益于数据量的上涨，运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现，人工智能开始大爆发。但目前的科研工作都集中在弱人工智能部分，即让机器具备观察和感知能力，可以一定程度的理解和推理，预期在该领域能够取得一些重大突破。电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能，即让机器获得自适应能力，解决一些之前还没遇到过的问题，而这部分在目前的现实世界里难以真正实现。
原文：Which deep learning network is best for you? http://www.cio.com/article/3193689/artificial-intel
Example Mask R-CNN output Facebook AI 研究院（FAIR）昨日开源了一款目标检测平台—Detectron，基于Python和Caffe2搭建，其目标是为目标检测研究提供高质量，高性能的代码库。Detectron 包含Mask R-CNN、RetinaNet、Faster R-CNN、RPN、Fast R-CNN以及R-FCN 这些目标检测算法的实现。 Detectron 简介 Detectron 是 FAIR 用于实现最先进的目标检测算法（包括 Mask R-CNN）
Example Mask R-CNN output Facebook AI 研究院（FAIR）昨日开源了一款目标检测平台—Detectron，基于Python和Caffe2搭建，其目标是为目标检测研究提供高质量，高性能的代码库。Detectron 包含Mask R-CNN、RetinaNet、Faster R-CNN、RPN、Fast R-CNN以及R-FCN 这些目标检测算法的实现。 Detectron 简介 Detectron 是 FAIR 用于实现最先进的目标检测算法（包括 Mask R-CNN
李林 编译自 pyimagesearch 作者 Adrian Rosebrock 量子位 报道 | 公众号 QbitAI OpenCV是一个2000年发布的开源计算机视觉库，有进行物体识别、图像分割、
人工智能的浪潮正席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边，如人工智能，机器学习，深度学习等。
AiTechYun 编辑：nanan AI和机器学习是目前流行的两个术语，有时甚至可以互换使用。然而，两项都不一样。虽然AI所涉及的机器可以执行具有人类智能特征的任务，但机器学习能够使现代计算机在没有明确编程的情况下学习。基本上，机器学习是通过模式识别和计算学习理论从AI发展而来。 谷歌、微软、Facebook、IBM和亚马逊等大公司都在大力投资自己的研发，以及收购那些在机器学习、神经网络、自然语言和图像处理等领域取得进展的初创公司。 在本文中，我们列出了5个最适合用于AI开发的开源框架: 1.Tensor
二月已经不知不觉过去了一大半，新年的开工部分同学估计也过去一周了吧。下周二貌似元宵节，在此“计算机视觉战队”祝大家元宵节快乐，接下来的”猪“年财源滚滚、科研硕果累累、实现自己的目标！
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