摘要：
一、图像通道 1、彩色图像转灰度图 使用函数convert()来进行转换，它是图像实例对象的一个方法，接受一个 mode 参数，用以指定一种色彩模式，mode 的取值可以是如下几种： · 1 (1-bit pixels, black and white, stored with one pixel 阅读全文
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一提到数字图像处理，可能大多数人就会想到matlab，但matlab也有自身的缺点： 1、不开源，价格贵 2、软件容量大。一般3G以上，高版本甚至达5G以上。 3、只能做研究，不易转化成软件。 因此，我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理。 要使用python，必须先安装python 阅读全文
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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 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 首先将caffe的根目录作为当前目录，然后加载caffe程序 阅读全文
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caffe程序是由c++语言写的，本身是不带数据可视化功能的。只能借助其它的库或接口，如opencv, python或matlab。大部分人使用python接口来进行可视化，因为python出了个比较强大的东西：ipython notebook, 现在的最新版本改名叫jupyter notebook 阅读全文
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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imagenet的官网http://www.image-net.org/download-image 阅读全文
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在深度学习的实际应用中，我们经常用到的原始数据是图片文件，如jpg,jpeg,png,tif等格式的，而且有可能图片的大小还不一致。而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb，因此就产生了这样的一个问题：如何从原始图片文件转换成caffe中能够运行的db（leveldb/lmdb) 阅读全文
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caffe的运行提供三种接口：c++接口（命令行）、python接口和matlab接口。本文先对命令行进行解析，后续会依次介绍其它两个接口。 caffe的c++主程序（caffe.cpp)放在根目录下的tools文件夹内, 当然还有一些其它的功能文件，如：convert_imageset.cpp, 阅读全文
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为了程序的简洁，在caffe中是不带练习数据的，因此需要自己去下载。但在caffe根目录下的data文件夹里，作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件，我们只需要联网，运行这些脚本文件就行了。 注意：在caffe中运行所有程序，都必须在根目录下进行，否则会出错 1、mnist实例 mnist是一个手 阅读全文
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上文提到，到目前为止，caffe总共提供了六种优化方法： Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"), Adam (type: 阅读全文
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solver算是caffe的核心的核心，它协调着整个模型的运作。caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件。运行代码一般为 在Deep Learning中，往往loss function是非凸的，没有解析解，我们需要通过优化方法来求解。solver的主要作用就是交替调用前向（forwa 阅读全文
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深度网络(net)是一个组合模型，它由许多相互连接的层（layers)组合而成。Caffe就是组建深度网络的这样一种工具，它按照一定的策略，一层一层的搭建出自己的模型。它将所有的信息数据定义为blobs，从而进行便利的操作和通讯。Blob是caffe框架中一种标准的数组，一种统一的内存接口，它详细描 阅读全文
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本文讲解一些其它的常用层，包括：softmax_loss层，Inner Product层，accuracy层，reshape层和dropout层及其它们的参数配置。 1、softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的。softmax是一个分类器，计算的是类别的 阅读全文
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在激活层中，对输入数据进行激活操作（实际上就是一种函数变换），是逐元素进行运算的。从bottom得到一个blob数据输入，运算后，从top输入一个blob数据。在运算过程中，没有改变数据的大小，即输入和输出的数据大小是相等的。 输入：n*c*h*w 输出：n*c*h*w 常用的激活函数有sigmoi 阅读全文