``` QString modelPrototxt = "D:\\Qt\\qmake\\CaffeModelTest\\caffe\\lenet.prototxt"; QString modelBin = "D:\\Qt\\qmake\\CaffeModelTest\\caffe\\snapshot ...
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2018-04-07 13:59:13
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这里给出使用深度网络中间层输出结果作为图像特征，并构建分类模型和对训练数据进行识别的代码。相关内容可参看Matlab图像识别/检索系列(7)-10行代码完成深度学习网络之取中间层数据作为特征。代码如下：cleartrainPath=fullfile(pwd,‘image‘);trainData=imageDatastore(trainPath,...‘IncludeSubf
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2018-03-14 11:21:14
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什么是预训练模型 简单来说，预训练模型(pre-trained model)是前人为了解决类似问题所创造出来的模型。你在解决问题的时候，不用从零开始训练一个新模型，可以从在类似问题中训练过的模型入手。 比如说，你如果想做一辆自动驾驶汽车，可以花数年时间从零开始构建一个性能优良的图像识别算法，也可以从 ...
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2018-01-11 18:18:33
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注意：snapshots和weights不能同时使用 用预训练模型进行finetune是以下命令： 使用快照文件（.solverstate），则可以使用-snapshot参数： 注意：sensenet也可以这样训练 在用sensenet v9训练数据时出现以下错误： 这是原本的shell脚本，是利用 ...
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2017-11-27 23:48:33
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使用unet 直接训练 显著性目标检测数据集，不能得到较好的效果。 在一些情况下（边缘对比较强的情况），分割效果还行。由于没有在ImageNet上得到预训练模型，所以不能得到较好的语义分割的效果 ...
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2017-11-13 13:51:17
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该篇陈述了在采用imagenet大数据集合上使用caffenet预训练得到caffemodel，然后应用该caffemodel进一步fintuning图像风格数据库style。下面为主要步骤：#采用别人的预训练模型，在自己的数据库上进行微调（fine-tunning）
#fine-tune是应用别人在大数据集合上训练到一定程度的caffemodel，在这进行微调。这比随机化参数要好，因为该模型可能已...
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2016-05-12 18:47:03
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原图conv1层可视化结果 （96个filter得到的结果）数据模型与准备安装好Caffe后，在examples/images文件夹下有两张示例图像，本文即在这两张图像上，用Caffe提供的预训练模型，进行特征提取，并进行可视化。1. 进入caffe根目录，创建临时文件夹，用于存放所需要的临时文件m...
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2014-09-11 22:09:13
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