原文https://blog.csdn.net/u011070171/article/details/75425740caffe训练出现如下错误：Unknownbottomblob'data'(layer'conv1',bottomindex0) 问题，缺少对应的data.解决：可能是在训练的时候加入测试迭代...

问题描述在windows平台上，本地训练SSD_512得到了对应的权值参数文件，加载模型进行前向测试的时候，发现调用caffe.io.Transformer中的resize处理函数速度太慢，打算用opencv的resize做替换，因此更改了输入图片到模型中的预处理过程，使用caffe.io.Transformer进行预...

Step1使用训练好的模型检测图片：build/examples/ssd/ssd_detect.binmodels/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/deploy.prototxt/home/daisida/ssd/models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/VGG_VOC0...

之前用deploy.prototxt还原train_val.prototxt过程中，遇到了坑，所以打算总结一下本人以熟悉的LeNet网络结构为例子不同点主要在一前一后，相同点都在中间train_val.prototxt中的开头看这个名字也知道，里面定义的是训练和验证时候的网络，所以在开始的时候要定义训练集和验证集的来源...

这是由于GPU数量不匹配造成的，如果训练自己的数据，那么我们只需要将solver.prototxt文件中的device_id项改为自己的GPU块数，一块就是0，两块就是1，以此类推。但是SSD配置时的例子是将训练语句整合成一个python文件ssd_pascal.py，所以需要改此代码。相关配置训练方法请参看转载博文：...

caffessd错误描述：AttributeError:'module'objecthasnoattribute'LabelMap' SSDfromcaffe.protoimportcaffe_pb2ImportError:Nomodulenamedcaffe.proto解决方法在用voc2007和voc20...

 原文  https://blog.csdn.net/lanyuelvyun/article/details/73628152在用自己的数据训练基于caffe的SSD模型的时候，我们需要将图片数据转换成lmdb格式，用到的脚本文件是SSD源码里面提供的create_data.sh（具体位置...

  版权声明：转载请注明出处，谢谢！https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/59109447solver.prototxt文件是用来告诉caffe如何训练网络的。solver.prototxt的各个参数的解释如下：base_lr ...

 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。https://blog.csdn.net/Julialove102123/article/details/79200158根据 caffe/src/caffe/proto/caffe.proto里的文件，可以看到它有以下几种学习率的衰减速机制：...

 版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处。https://blog.csdn.net/Cheese_pop/article/details/52024980crop:截取原图像中一个固定patchlayers{name:"data"type:DATAtop:"data"top:"label"data_p...

http://www.cnblogs.com/neopenx/default.html?page=1这个博主很牛逼,写的东西也很好,多学学,无论是对框架,还是对自己学习c++帮助都非常大...

下图是jiayangqing在知乎上的回答,其实过程就是把image转换成矩阵,然后进行矩阵运算卷积的实现在conv_layer层,conv_layer层继承了base_conv_layer层,base_conv_layer层是卷积操作的基类,包含卷积和反卷积.conv_layer层的前向传播是通过forward_cp...

    https://hal.inria.fr/file/index/docid/112631/filename/p1038112283956.pdfcaffe的卷积计算的优化来自这篇paper,实际上就是将卷积核矩阵和featuremap矩阵(或者图像矩阵)转换为大的矩阵ji...

 首先要在caffe.proto中的LayerParameter中增加一行optionalFocalLossParameterfocal_loss_param=205;,然后再单独在caffe.proto中增加messageFocalLossParameter{ 　　　　　　optionalfloa...

这是在frcnn_data_layer的操作,即读图片的操作 if(param.gaussian_noise()){CHECK(img.type()==CV_8UC3)<<"gaussian_noise()needsRGBimage.";intmu=param.mu();intsigma=caff...