摘要：
HyperNet:Towards Accurate Region Proposal Generation and Joint Object Detection .Tao Kong Anbang Yao 03.04.2016 摘要 目前在图像检测方面有很好表现的神经网络几乎都是使用候选区域算法（reg 阅读全文
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./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh 0 VGG16 pascal_voc 2>&1 | tee log.txt 阅读全文
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准备数据集 准备KITTI数据集，下载地址 http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php，包括的文件有： 把文件放在目录 $DIGITS_ROOT/examples/object-detection/下，然后执行命令： 数据集会被解压到 $ 阅读全文
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1.voc2007数据集下载 2.利用labelImg工具生成xml文件 labelImg下载地址 注意：labelImg存放地址不能有中文，保存的xml文件的地址也不能有中文。 阅读全文
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运行digits 运行mnist实例 现在来运行一个实例：mnist(名符其实的helloworld) 原始数据需要的是图片，但网上提供的mnist数据并不是图片格式的数据，因此我们需要将它转换成图片才能运行。 digits提供了一个脚本文件，用于下载mnist, cifar10 和cifar100 阅读全文
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1、caffemodel文件 文件名称为：bvlc_reference_caffenet.caffemodel，文件大小为230M左右，为了代码的统一，将这个caffemodel文件下载到caffe根目录下的 models/bvlc_reference_caffenet/ 文件夹下面。可以运行脚本文 阅读全文
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python/draw_net.py, 这个文件，就是用来绘制网络模型的。也就是将网络模型由prototxt变成一张图片。 在绘制之前，需要先安装两个库 １、安装ＧraphViz 注意，这里用的是apt-get来安装，而不是pip. 2 、安装pydot 用的是pip来安装，而不是apt-get 安 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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affe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, t 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