caffe

Particle Swarm Optimization粒子群算法目录1.粒子群算法入门1.1 简单的优化问题1.1.1 盲目搜索1.1.2 粒子群算法流程图1.1.3 粒子群算法的核心公式

3403(3519Dv500)算子精度比对工具标杆数据生成环境搭建指导（Caffe）海思平台算子精度比对工具所依赖的标杆数据生成环境搭建指导文档，基于ubuntu操作系统，目前仅支持 Caffe 。

罗马尼亚硬拉

ARM鲲鹏920-oe2309-caffe参考链接:Caffe | Installation问题：编译caffe需要用到protobuf，通过dnf install protobuf-devel可以获得3.19版本，但在后续编译caffe时会出现下图报错。报错原因：https://github.com/onnx/onnx/issues/2678，故而需要安装3.6~3.10版本的protobuf。

【模型转换】PyTorch模型转Caffe模型GitHub:https://github.com/xxradon/PytorchToCaffe GitHub上拉取PytorchToCaffe的源码，将Caffe文件夹和pytorch_to_caffe.py文件放到项目根目录

pytorch模型转caffe模型记录一个好用的pytorch模型转caffe模型的方法，源码链接如下：https://github.com/xxradon/PytorchToCaffe

[C#]利用opencvsharp实现深度学习caffe模型人脸检测【官方框架地址】https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/face_detector/deploy.prototxt

十年一梦实验室

【机器学习】卷积神经网络（四）-实现细节（Caffe框架为例）六、实现细节都有哪些开源的卷积神经网络实现caffe中卷积神经网络各个层（卷积层、全连接层、池化层、激活函数层、内基层、损失层等）

对caffe跑前向后生成的预测文件画ROC曲线在前面一篇python版的caffe前向中，生成了一个用于画ROC曲线的txt文件，作为本代码的输入：

《新程序员》编辑部

贾扬清开源 AI 框架 Caffe | 开源英雄【编者按】在开源与人工智能的灿烂星河里，贾扬清的名字都格外地耀眼。因为导师 Trevor Darrell 教授的一句“你是想多花时间写一篇大家估计不是很在意的毕业论文，还是写一个将来大家都会用的框架？”，学生贾扬清一头扎进了创 Caffe 的世界。Caffe 成了贾扬清的代表作，而贾扬清的开源与 AI 征途还将走得更远。

caffe搭建squeezenet网络的整套工程之前用pytorch构建了squeezenet，个人觉得pytorch是最好用的，但是有的工程就是需要caffe结构的，所以本篇也用caffe构建一个squeezenet网络。

解决caffe中的python环境安装的问题由于caffe（GitHub - BVLC/caffe: Caffe: a fast open framework for deep learning.）使用的python版本是2.7，而非python3，所以安装的时候使用命令：sudo apt install python2.7进行安装。

解决caffe中的python环境安装的问题（补充）上一篇（解决caffe中的python环境安装的问题_qiuchangyong的博客-CSDN博客）说到了安装过程中遇到的常见问题，其实还有一个忘了补充，就是在执行命令"sudo python -m pip install -r requirements.txt"后，出现protobuf安装失败的情况：

windows10上搭建caffe以及踩到的坑对动作捕捉的几篇论文感兴趣，想复现一下，需要caffe环境就折腾了下！转模型需要python 2.7环境，我顺便也弄了！！！

快撑死的鱼

使用 Caffe 和 C++ 探索并实现 Deepmind 的 AlphaZero 算法在近年来的技术领域，Deepmind 的 AlphaZero 算法无疑是一项前沿的技术成果。它不仅在围棋领域取得了显著的成就，而且在其他棋盘游戏中也展现出了强大的实力。但如何将其与其他技术结合，特别是如何使用 Caffe 和 C++ 来实现 AlphaZero，对很多技术开发者来说还是一个难题。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Caffe 和 C++ 实现 Deepmind 的 AlphaZero 算法，并提供完整的代码实例。

caffe下载预训练的CaffeNet模型遇到的问题在测试caffe中的cpp_classification例子时，需要先下载预训练的CaffeNet模型，执行这么一句：

基于Caffe的静默活体检测识别分析系统周末的时候看到一个好玩的项目就想着实际拿来使用一下，这个项目主要是做的是开源的跟人脸活体检测相关的内容，这里主要采用的是静默活体检测的方式。

Mac m2部署caffe近期研究了深度学习caffe框架，正当准备快乐使用时，发现网上教程过于零散，在mac/m2 silicon支持略差，在搭建这个框架的时候入了很多坑，遂准备整理一版方便后续学习和使用，以下enjoy~

在python中训练Gnian的Caffe模型# Database Layer