caffemodel如何转matlab的.mat,因为平时用matconvnet多一些

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shen865069799 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 332 次浏览 • 2018-07-02 01:46 • 来自相关话题

unbuntu14下配置caffe

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blazeCCC 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 500 次浏览 • 2018-06-20 09:33 • 来自相关话题

如何将gpu 排序嵌入caffe中

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Machine 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 404 次浏览 • 2018-06-10 20:24 • 来自相关话题

caffe中‘'Concat'层的作用什么

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yolo_xin 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 1507 次浏览 • 2018-06-06 15:38 • 来自相关话题

请问怎么绘出loss和accuracy变化曲线,网上有一堆教程,但是基本都没法用

beichen2012 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 545 次浏览 • 2018-05-29 13:54 • 来自相关话题

caffe 创建 layer “data”时出错。

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suxiu 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 336 次浏览 • 2018-05-25 18:24 • 来自相关话题

caffe2编译问题

小糊涂 回复了问题 • 5 人关注 • 3 个回复 • 3704 次浏览 • 2018-05-16 22:28 • 来自相关话题

用caffe进行HWDB训练步骤是怎样的

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Lumeng 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 416 次浏览 • 2018-05-10 00:19 • 来自相关话题

编译好了pycaffe后编译mattest的问题

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BlueSkyAndSea 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 454 次浏览 • 2018-05-09 16:49 • 来自相关话题

caffe中python接口调用caffe.Net()报错

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BlueSkyAndSea 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 514 次浏览 • 2018-05-08 17:16 • 来自相关话题

使用caffe命令时Matlab运算符异常

dhhcj 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 646 次浏览 • 2018-05-08 15:23 • 来自相关话题

人脸关键点检测训练时Euclidean公式怎么理解?

leedewdew 回复了问题 • 3 人关注 • 2 个回复 • 782 次浏览 • 2018-05-01 11:33 • 来自相关话题

Caffe中有可以实现分块DCT变换的layer吗?

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CLEVERCAT 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 449 次浏览 • 2018-04-26 01:49 • 来自相关话题

caffe怎么同时输入多张连续图片进行训练

chris 回复了问题 • 5 人关注 • 2 个回复 • 2870 次浏览 • 2018-04-22 20:35 • 来自相关话题

caffe训练时图片的理想值是怎么得到的?

PangDeGui 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 348 次浏览 • 2018-04-19 14:39 • 来自相关话题

cnn训练2千多次后精度达到0.2多久不变了,怎么提高?test和train的loss 也一直不变

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kafei 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 1814 次浏览 • 2018-04-16 15:38 • 来自相关话题

win7+vs2013+matlabR2014a配置问题

语义分割 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 907 次浏览 • 2018-04-15 12:18 • 来自相关话题

Caffe-SSD 训练 widerface 一直无法学习的原因?

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yulizzz 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 1053 次浏览 • 2018-04-14 11:23 • 来自相关话题

机器视觉与人工智能能力边界总结

mhaoyang 发表了文章 • 6 个评论 • 1060 次浏览 • 2018-02-09 10:12 • 来自相关话题

      本人在机器视觉行业从事研发工作7年了,总结一下这个技术特点。 
给后来者一点启示和参考。 
      机器视觉,并不是视觉,他不具有人类的视觉理解能力,说穿了他只是图像处理技术的工程应用,都是由工程师开发的算法来完成任务,并且是特定的算法完成特定的任务,互相之间没有通用性。 
      有人说机器的智能已经超过人类等等观点,那是过于乐观了。现在技术还远远达不到这个水准,现在的技术只能解决一些规则的,简单的检测任务,因为有相应的数学模型参考,比如形状匹配,边缘,纹理的识别等等。 
      如果完全没有规律,那就没办法了,人一眼可以看出来的,认为简单的东西,机器可能做不了。因为人具有自主意识,真正能理解任务,哪怕在复杂的图案和花纹里面,要寻找一个特定的东西,比如扣子,手套都是容易的,但是机器就做不了,因为背景没有规律,工程师无法找到有效的特征来开发这个系统。 
      但是机器视觉也有他的优势,那就是不知疲倦,检测一些简单的东西,比如玻璃上的划痕,屏幕上的疵点,可以做的非常准确,并且可以做到很高的精度。 
      再说说人工智能,目前的人工智能,也只是发现了自动提取模式的方法,收集了足够多的,有代表性的样本,然后用这套系统进行学习,再应用这套系统再分类图像而已。 
      也算不上什么智能,只能算是技术,仍然属于图灵机的范畴。距离真正能理解图像还相距甚远。机器视觉,人工智能,目前不能做的,正是给科研人员以及硕士,博士们研究的空间。 
      欢迎各位朋友发表看法讨论,推动行业应用进步。转载请注明来自机器视觉算法工程师马浩洋。 查看全部
      本人在机器视觉行业从事研发工作7年了,总结一下这个技术特点。 
给后来者一点启示和参考。 
      机器视觉,并不是视觉,他不具有人类的视觉理解能力,说穿了他只是图像处理技术的工程应用,都是由工程师开发的算法来完成任务,并且是特定的算法完成特定的任务,互相之间没有通用性。 
      有人说机器的智能已经超过人类等等观点,那是过于乐观了。现在技术还远远达不到这个水准,现在的技术只能解决一些规则的,简单的检测任务,因为有相应的数学模型参考,比如形状匹配,边缘,纹理的识别等等。 
      如果完全没有规律,那就没办法了,人一眼可以看出来的,认为简单的东西,机器可能做不了。因为人具有自主意识,真正能理解任务,哪怕在复杂的图案和花纹里面,要寻找一个特定的东西,比如扣子,手套都是容易的,但是机器就做不了,因为背景没有规律,工程师无法找到有效的特征来开发这个系统。 
      但是机器视觉也有他的优势,那就是不知疲倦,检测一些简单的东西,比如玻璃上的划痕,屏幕上的疵点,可以做的非常准确,并且可以做到很高的精度。 
      再说说人工智能,目前的人工智能,也只是发现了自动提取模式的方法,收集了足够多的,有代表性的样本,然后用这套系统进行学习,再应用这套系统再分类图像而已。 
      也算不上什么智能,只能算是技术,仍然属于图灵机的范畴。距离真正能理解图像还相距甚远。机器视觉,人工智能,目前不能做的,正是给科研人员以及硕士,博士们研究的空间。 
      欢迎各位朋友发表看法讨论,推动行业应用进步。转载请注明来自机器视觉算法工程师马浩洋。

灰度图转lmdb出现问题,哪里出错了?

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kafei 发起了问题 • 0 人关注 • 0 个回复 • 599 次浏览 • 2018-04-12 10:10 • 来自相关话题