10 2017 档案
摘要：updatesmoothedloss这个方法继承了这个类，所以虽然他自己没定义smoothed_loss_，但类里面有，他这个进行改变，就在类中进行了改变 很重要的一个博客： http://blog.csdn.net/buyi_shizi/article/details/51504276
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摘要：caffe使用了glog，在caffe的solver中输出都是用的LOG和LOG_IF LOG_IF是条件输出： ‘，’后面是条件，这里是满足大于10就输出后面的字符串 LOG就是输出： INFO表示出处信息，ERROR表示输出错误信息，都是输出后面的Hello World 只是ERROR的话输出应
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摘要：cuda的输出就是printf 可以在屏幕上显示出来，但你修改之后一定要make编译，不然只是修改了源代码，但生成的可执行文件还是之前编译的
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摘要：想看prior_box_layer.cpp的中间输出 在prior_box_layer.cpp中加iostram和cout 但编译的时候出现以下错误： 修改的方式应该是加std这个命名空间： 或者直接加std namespace： 注意：每次改变代码都要重新编译，不然运行的依旧是上次的编译结果。如果
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摘要：1.出现以下错误： 没有添加环境变量: https://github.com/weiliu89/caffe/issues/4 可以看到当前PYTHONPATH不再ssd1里面，所以需要修改，修改之后就能正确运行 修改只在当前的终端起作用，修改的过程中，我在一个终端改，另一个终端跑，依旧是错的。因为那
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摘要：双引号是字符串，单引号是字符 “\n”与'\n'： 相同点： 都能起到换行作用 不同点： "\n" <=> {'\n', '\0'} '\n' <=> '\n' 我在vim里面写"./data_depth/train_images"就可以正确找到文件目录 ’./data_depth/train_im
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摘要：网络结构：http://www.cnblogs.com/fariver/p/7449563.html 源码：https://github.com/sanghoon/pva-faster-rcnn 训练数据：http://blog.csdn.net/byplane/article/details/72
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摘要：之前那个博客记录了如何实现一个自己的层，这篇教你如何进行层的调试。 首先把你在caffe/src/caffe/layers中你自己层的cpp代码copy到caffe/src/caffe/test中 然后改名（因为我看那个目录里面命名都是这样命名的）： 接着就按照这篇博客的做：http://www.c
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摘要：首先你需要下载caffe源码，然后先编译好，注意一定要将Makefile.config里的DEBUG := 1注释掉 可以看到注释掉debug后编译会生成的.build_debug目录，调试过程中需要的二进制文件都在这个文件夹里面 之后就按照百度网盘那个ppt里面那样一步步设置就好了
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摘要：http://www.cnblogs.com/FZfangzheng/p/7732381.html
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摘要：http://blog.csdn.net/wed110/article/details/34853475 什么是makefile？或许很多Winodws的程序员都不知道这个东西，因为那些Windows的IDE都为你做了这个工作，但我觉得要作一个好的和professional的程序员，makefile
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摘要：caffe的数据读取分为lmdb和 待清理，包括fast 这个一系列是怎么转换成lmdb数据的
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摘要：du+文件名就可以查看文件大小 du+ -h + 文件名也是查看文件大小，只是-h会将文件大小转换成M，G等格式
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摘要：http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/52529341 将这篇博客所讲进行了实现 1.LayerParameter也在caffe.proto文件中 2.头文件直接复制博客的，命名为image_scale_layer.hpp，然后放在caffe/i
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摘要：caffe本身是没有数据集的，但在data目录下有获取数据的一些脚本。MNIST，一个经典的手写数字库，包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本为28*28大小的黑白图片，手写数字为0-9，因此分为10类。 1.获取数据 这个是在caffe的目录下执行的。运行成功后，在caffe/d
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摘要：目录结构 caffe文件夹下主要文件： data 用于存放下载的训练数据 docs 帮助文档 example 一些代码样例 matlab MATLAB接口文件 python Python接口文件 model 一些配置好的模型参数 scripts 一些文档和数据用到的脚本 下面是核心代码文件夹： to
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摘要：caffe可以分为3层结构：blob,layer,net 在layer中，input data用bottom表示，output data用top表示。每一个layer定义了三种操作，setup（Layer初始化），forward（正向传播，根据input计算output），backward（反向传播
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摘要：http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/5134671.html
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摘要：这是rfcn模型的rpn网络部分： 这是rfcn模型的rfcn网络部分： 可以看到rpn网络使用的最后一层特征提取层是resnet的res4f，rfcn网络使用的最后一层特征提取层是resnet的res5c res4f刚好是resnet的第90层，之所以这样是因为90层刚好达到这一层的feature
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摘要：Python序列切片地址可以写为[开始：结束：步长]，其中的开始和结束可以省略 1.range(n)生成[0,n)区间整数 2.开始start省略时，默认从第0项开始 3.结尾省略的时候，默认到数组最后。 4.开始和结尾不省略的时候 5.步长step=n;代表从start开始（start也算）每隔s
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摘要：fast中的_bbox_pred函数和faster中的bbox_transform_inv是一样的，是将框进行4个坐标变换得到新的框坐标。fast中是将selective search生成的框坐标进行回归变换，faster中用了两个地方，一个是把根据rpn滑动机制生成的anchor框进行回归变换，另
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摘要：proposal_layer层是利用训练好的rpn网络来生成region proposal供fast rcnn使用。 proposal_layer整个处理过程：1.生成所有的anchor，对anchor进行4个坐标变换生成新的坐标变成proposals（按照老方法先在最后一层feature map的
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摘要：1.卷积层的参数放置在convoluytion_param{}中，pad默认是0，stride默认是1，如果在convoluytion_param中没有写pad = 什么，或者stride = 什么，那就使用默认值。 2.pad = 1是在最左边，最右边，最上边，最下边都添加一行或者一列，不是只在某
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摘要：fast rcnn： 任意大小的图片输入，经过特征提取层提取特征，特征提取层来自主流分类网络（只能使用到最后一层卷基层）。由selective search等算法生成2000多个region proposal，在特征提取层最后一层进行roi pooling。生成的region proposal是原图
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摘要：两个账号：royanimal zs8611100
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摘要：fast、faster这些网络都可以被roi-pooling层分成两个子网络：1.a shared,'fully convolutional' subnetwork 2.an roi-wise subnetwork（就是does not share computation的子网络） 其实这样分是因为
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摘要：这个是对faster 问题的一个总结 http://blog.csdn.net/u010402786/article/details/72675831?locationNum=11&fps=1 这个代码应该是生成适合数据集的anchor的代码，但我没怎么看，之后可以看看： https://githu
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摘要：fast rcnn和rfcn中使用的都是默认的anchor box设置，都是9种，比例为0.5 、1、 2，大小为128、256、512。但我的数据集的gt框更小，需要找到适合我的数据集的anchor box尺寸。 yolo9000提出了用kmeans聚类算法来找到合适的anchor box尺寸。
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摘要：1.CNN为什么可以在CV/NLP/Speech等领域都可以使用？ 1. 卷积是因为输入数据的局部相关性； 2. 权值共享是因为输入数据的局部特征具有平移不变性，即在不同位置具有共性的局部特征。这样，经过多层次堆叠，低层局部特征可以抽取成高层全局特征。 3. 权值共享能够降低参数量，而且降低了网络的
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摘要：1.void func(int *p); 2.void func(int p[]); 3.void func(int p[10]); 第二种这种不给数组大小的也可以
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摘要：1.冒泡排序： 注意：2，5 如果当前j是5，j-1是2，5比2大，那5和2就不会交换，并且下一次比较的j是2，就不再是5 2.直接插入排序 自己的写法： 3.选择排序 以下面5个无序的数据为例： 56 12 80 91 20 第1趟：12 56 80 91 20 第2趟：12 20 80 91 5
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摘要：之前在fast rcnn，faster rcnn编译过程中USE_CUDNN := 1这一项一直是注释掉的(即不使用cudnn加速)，编译会报错： 之所以会这样，是因为fast rcnn，faster rcnn代码默认是使用的cudnn v4，但我的服务器装的cudnn V6.0 解决这个问题有两种
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