DLTrafficLights

代码包含用于培训和运行分类器的文件。在Nexar挑战期间根据他们的摄像头应用程序拍摄的图像识别交通灯而完成的。

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CaffeCNNmodels

该存储库包含卷积神经网络(CNN)模型,由Marcel Simon在计算机视觉集团(CVGJ)使用Caffe框架在随附的技术报告中公布。 每个模型都位于单独的子文件夹中,并包含重现结果所需的所有内容。 该库主要包含AlexNet和VGG19的批处理规范化变体以及Residual Networks(Resnet)的训练代码。

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DenseNetModelInCaffe

实现了Densnet生成模型的代码

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CaffeModelSets

Caffe模型(包括分类,检测和分段)和部署原型文件,包括resnet,resnext,inception_v3,inception_v4,inception_resnet,wide_resnet,densenet,align-inception-resne(x)t,DPN和其他网络

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CNNModels

该库包含卷积神经网络(CNN)模型,使用Caffe框架在相关技术报告中公布的ImageNet上进行培训。 每个模型都位于单独的子文件夹中,并包含重现结果所需的所有内容。 该库主要包含AlexNet和VGG19的批处理规范化变体以及Residual Networks(Resnet)的训练代码。

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VisualTrackingCaffe

一个Caffe模型来估计自由沙盘数据集的监测

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RcnnCaffe

R CNN版本的BVLC Caffe(使用bvlc_reference_rcnn_ilsvrc13.caffemodel预训练模型)进行图像分割问题解决方案

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CaffeTrainModel

使用BVLC模型转移学习到Math-U-See块

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CaffeBinarized

一份包含解析caffe模型的代码

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CthulhuCaffeNet

一个自定义caffe模型示例

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PycaffeEfc

使用Caffe和CaffeNet(AlexNet)提取图像特征的Python包装器。在计算机视觉中使用预先训练的深度学习模型和替代分类器

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CaffeModelCompress

使用K-means压缩caffemodel。 Alexnet下降到14M。这是一个由python + cpp编写的代码。 要编译cpp代码:./build.sh要运行caffemodel_compress.py:python caffemodel_compress.py [FileOption] [ConvBit] [FcBit] [FileOption]:alex vgg16 vgg19 resnet50 [ConvBit]

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CaffeModelPlot

一份Resnet数据集的代码实现

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NNMCompressing

Caffe框架中的一些有趣的模型压缩方法的复制和修改,包括动态网络外科(DNS @Intel)和增量网络量化

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MultiLabelsGoogleNetCaffe

此代码是基于具有caffe的googLeNet模型的多标签分类,(专注于new_label_train.txt,例如00032 / 003913.jpg 15 8 39:00032是标签为buick verano sedan 2012的图像的目录(参见label_map)。 txt),标签buino verano轿车2012将分为三部分,第一部分是2012年是汽车的一年,他的索引是car_multi / data / label1.txt的15,第二部分是轿车 汽车类型,car_multi / data / label2.txt中的索引为8,第三部分为汽车名称的buick verano轿车,其索引为car / multi / data / label3.txt。

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Caffe2Vision

Caffe2视觉帮助工程师为培训和产品构建视觉CNN,包括数据集工厂和受欢迎的模型。

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PredictionsOnCaffeModels

在Nvidia Digits中对一系列测试图像进行预测可以通过包含的功能“分类许多图像”轻松实现。 然而,输出格式通常不是假定的格式。 例如参加机器学习的竞争需要经常以逗号分隔格式作为提交。 这个小的Python代码基于Nvidia Digits中经过训练的Caffe模型创建了这样的格式。

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PoseEstimation2D

使用3D对象模型的渲染来执行2D图像的姿态估计的无监督方法。

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MergeCaffeModel

实现一个工具来根据配置文件合并caffemodels

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CaffeUtils

一组常用的caffe模型工具包

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CaffeModelZoo

Caffe模型集用于计算机视觉,分类,检测,语义分割,人体姿态估计

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DokerCaffeExtract

一个caffe模型拓展的代码示例

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DrawROC

一份caffe模型分析的代码示例

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RCNNCaffe

R CNN版本的BVLC Caffe(使用bvlc_reference_rcnn_ilsvrc13.caffemodel预列车模型)进行图像分割问题解决方案

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PytorchCaffe

PyTorch格式的通用caffe模型(实现在PyTorch中的alexnet和cafffenet)

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PredictionOnCaffeModels

在Nvidia Digits中对一堆测试图像进行预测可以通过包含的功能“分类许多图像”轻松实现。 然而,输出格式通常不是假定的格式。 例如参加机器学习的竞争需要经常以逗号分隔格式作为提交。 这个小的Python代码基于Nvidia Digits中经过训练的Caffe模型创建了这样的格式。

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HuaCaffe

调用caffe模型并返回两个列表结果,caffemodel:xxx.caffemodel部署文件的路径:deploy.prototxt的路径文件:path to mean.binaryproto )标签文件:指定到你的标签batch_size:高值可能会导致内存不足错误use_gpu:uss gpu或不会返回file_index和分类,file_index是一个列表,第一维是img的路径,第二个是标签

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CaffeTutorial

一份逐步实现caffe模型的详细代码,里面详述了完成操作的每一个步骤,每一步都有详细的标注和解释。

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CaffeTemplate

一份caffe模型的训练以及测试的标准模板代码

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CaffeBVLC

使用BVLC模型转移学习到Math-U-See Block

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DeepLearningVision

使用caffe深度学习模型实现计算机视觉

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CaffeMaster

一系列caffe模型以及实现的代码文件

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CaffeFNModels

若干CaffeData生成的caffe模型

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CaffeModelLeaves

从叶子的形状特征预测作物名称

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Resnet_32

resnet数据集caffe模型实现

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CaffeWithNetToBin

在caffe的基础上添加了训练好的model转换成bin二进制文件的方法。 具体的使用方法为 : net_to_bin net_deploy_prototxt net_trained_param save_bin_file具体用法见net_to_bin_example文件夹中的样例。转换之后的二进制文件结合Cnnlib文件夹中的lib文件可以在windows下较快速的完成模型的前向传播,因此可以适用在windows下caffemodel的应用场景。

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CaffeModels

Caffe模型(包括分类,检测和分段)和部署prototxt,用于resnet,resnext,inception_v3,inception_v4,inception_resnet,wide_resnet,densenet等网络。

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CaffeModelFileParser

解析.caffemodel文件以提取每个图层的图层信息,权重和偏差。 这有助于实现VPU的分类/推理

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RealTimeFacial

进行实时情感识别的卷积神经网络。检测视频和图像中的面部,对每个面部的情感进行分类,然后用正确的表情符号替换每个面部的情绪。 基于Caffe model zoo的“Emotions in the Wild”网络

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YaleBRecognition

在MLP中使用caffe模型用来在yaleB里进行面部识别

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UnsupervisedPoseEstimation

使用3D模型渲染的2D图像姿态预测方法

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MelanomaTutorial

关于使用Caffe训练病变分割模型的教程

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CaffeUtils

用于测试caffe模型的工具集,可视化其性能等

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Kaffe

Kaffe支持Caffe的部署文件和caffemodel文件,并减少除了cuda和protobuf之外的所有第三方库。 优化器和后退也被删除,所以Kaffe在云端或客户端很轻松,很容易移除。 Kaffe专注于性能和便携式。

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BirdClassification

使用VGG16预训模型(Caffe和Keras实现)进行鸟类分类

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DenseNetCaffe

DenseNet Caffe 模型

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Ptparser

仅用caffe模型prototxt来分析模型结构和参数的解析器工具

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CaffeMnist

一个Caffe完整练手程序(包括:初始训练测试集->转换成二进制文件(程序)->转换为lmdb->训练测试->输出保存日志->matlab调用训练好的model),代码文件夹:包括二进制文件转换成image图像和image原图像抓换成二进制文件(用于转换为lmdb),文件:可运行bat文件、训练日志、测试日志等相关文件*lenet_iter_10000.caffemodel:迭代10000次训练出来的caffe模型(模型权值文件)*lenet_iter_10000.olverstate:迭代10000次训练出来的caffe求解器状态(求解器状态文件)

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CaffeTF

部分caffe模型以及代码

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ContextWithStructure

ContextWithStructure是一个基于深度学习的面部地标检测框架,它联合考虑面部地标的背景和内在几何结构。 该项目为我们的论文承载了树结构化建模的深层背景敏感面部地标检测的完整源代码。

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CaffeXinshuo

一个自定义的caffe模型,用到了一些自定义工具、层,以及模型的实现

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CaffeRoc

一个从caffe模型中提取深层特征的简单脚本,并在LFW数据库上测试ROC

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CaffeTrainedModels

若干caffe 训练模型

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CaffeModelShow

一个caffe模型代码示例,加载caffe模型并且显示结果

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YoCaffeRun

一个轻量级的caffe训练模型

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Waifu2x

此示例实现了一个waifu2x的演示。 需要标准Linux Caffe环境。 (Ubuntu 14.04 / 15.04,CUDA 7.5,cuDNN,BLAS,OpenCV,Python,numpy,scipy,pip等)。

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GTSRBCaffeModel

图片:鲁尔大学波恩研究所Neuroinformatik提供了超过50,000张43种不同路牌的图像数据。图像为PPM格式,每个都包含一个交通标志。尺寸从15x15到250x250像素不等,并且图像不一定是正方形。随着图像CSV文件中提供的注释,并产生文件名,大小,要找到符号的边界框的坐标和分配的类标签。作为界面DIGITS,用来训练模型,只采用png格式的图像,首先将图像从PPM转换为png。在同一步骤中,还使用添加的CSV文件中给出的坐标来裁剪图像,使得只有图像中的符号可见。为实现这个目的而编写的程序称为labeller.py,可以在相应的目录中找到。训练:为了训练AlexNet模型,首先从我们准备的图像(使用labeller文件夹中的脚本)创建了一个图像数据(颜色,256x256 - > ALexNet默认值)。对于数据集,首先调整大小不同于256x256的图像大小。在训练模型之后,精度非常低,所以切换到填充模式,如果它小于256x256(所有训练图像都小于256x256),则会向图像添加随机噪声。

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SkiCaffe

SkiCaffe是一个包装器,为预先训练的网络提供了一个“scikit-learn like”API,例如分布在Caffe模型组或其他地方的网络(如DeepDetect)。 使用这些预先训练的模型来提取特征,而且还使用scikit学习的强大的管道。 这里我们说明它是提取功能的基本用法。

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NaiveCNN

从caffe中获取LeNet的参数作为预训练模型。

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CoreMLZoo

将若干caffe模型转换成Apple CoreML Model

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MultiGpu

最初从puzzledqs的mpi并行版本克隆。 该版本使用MPI来启用多GPU处理。 还包括一些有用的脚本,用于文件“用于细粒度分类和验证的大规模车辆数据集”,CVPR 2015。

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VqaSoft

CVPR 2017 VQA“用于提高视觉问题回答模型的收敛性和准确性的简单损失函数”的代码。

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SegModel

基于Caffe的轻量级深度学习库

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RosNodeObjRecognition

ROS库,用于在NVIDIA Digits上获得预先训练的caffe模型的输出。

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ThiNet

ICCV\'17 paper caffe模型

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SomeCaffeModels

若干Caffe模型以及代码

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GenderRecognition

Caffe模型实现性别识别

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Vgg16

VGG-16是一个tensorflow平台下图像分类模型,由于其简单性和准确性而运行。 这个模型的创造者发布了一个可以在Caffe中使用的预先训练的二进制文件,运行下载原始的咖啡模型并进行转换。 tf_forward.py有一个如何使用生成的vgg16.tfmodel文件的示例。TF模型的输入(“图像”)预期为[batch,height,width,channel],其中height = width = 224和channel = 3。值应在0和1之间。输出(“prob”)是一个1000维类概率向量,其索引对应于syset.txt中的行号。

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MxnetSSD

这是基于咖啡的原始SSD的重新实现。增加了多种训练模型。从主流分类网络(resnet,inception等...)和指南中添加了一个简单的方式来组成网络。caffe版本更新到最新版本,增加5%的mAP。使用基于后端多线程引擎的C++记录迭代器可以在多gpu环境下实现巨大的加速。在训练期间监视验证mAP。

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fbCaffeExts

一些Facebook在生产环境场景中使用的Caffe库,方便的实用程序库和工具,用于Caffe深度学习框架。

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Cvprw15

一个简单而有效的深入学习框架来创建类似哈希的二进制代码,用于快速图像检索。 在深CNN中添加潜在属性层,以同时学习域特定的图像表示和一组类似哈希的函数。 不依赖于数据的对称相似性,并且对数据集大小具有高度可扩展性。 实验结果表明,通过对CNN深部CNN进行简单修改,分别对MNIST和CIFAR-10数据集分别提高了1%和30%检索精度的最佳检索结果。进一步展示了所提出的方法对100万个购物图像的大规模数据集的可扩展性和有效性。

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CaffeSpeechRecognition

语音识别与Caffe深度学习框架

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YOLO

YOLO:实时对象检测的caffe实现,注意,caffe模型不是用caffe训练,而是从darknet(.weight)文件转换而来。转换器由四个步骤组成:在.cfg文件中为darknet创建.prototxt文件,从.prototxt文件初始化caffe网络和权重,从预培训的darknet(.weight)文件读取权重,用预先训练的darknet(.weight)文件中的权重替换初始化的权重

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DeepFace

基于开源框架实现的人脸识别、多脸检测、人脸关键点检测等任务 各个任务分别在FaceDetection, FaceAlignment, FaceRecognition 三个文件中,人脸检测 baseline: 基于基于滑动窗口的人脸检测,将训练好了的网络改为全卷积网络,然后利用全卷积网络对于任意大小的图像输入,进行获取输出HeapMap。

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MutiPersonPose

2016年度MSCOCO Keypoints Challenge,2016 ECCV最佳演示奖,一个实时多人姿态点预估模型

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AutoColorization

一个将黑白照片自动着色的代码示例,给出了灰度照片作为输入,提出一种全自动的方法,产生充满活力和逼真的色彩。通过将其作为分类任务来处理潜在不确定性,并在训练时使用类别重新平衡,以增加结果中颜色的多样性。在超过一百万张彩色图像上进行了培训。我们使用“着色图灵测试”评估我们的算法,要求参与者在生成的和地面的真实色彩图像之间进行选择。在32%的试验中成功“愚弄”测试者,明显高于以前的方法。

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MilesDeep

使用卷积神经网络,Miles Deep根据95%准确性的性行为,将色情视频的每一秒快速分类为6个类别。 然后使用该分类自动编辑视频。 它可以删除所有不含性接触的场景,或者只是编辑一个具体的行为。与雅虎发布的使用类似架构的NSFW模型不同,Miles Deep可以说明裸露和各种明显的性行为之间的区别。 这是第一个也是唯一的公共色情分类或编辑工具。该程序也可以被视为使用Caffe模型对视频进行分类的一般框架,使用C ++中的批处理和线程化。 通过替换权重,模型定义和平均文件,它可以立即用于与其他类编辑视频而无需重新编译。

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NSFW

一个检测暴力/黄色图片的模型和代码项目,由于图像和用户生成的内容主宰了互联网,过滤裸体等不适合工作图像成为重要的问题。 在这个存储库中,开辟了一个Caffe深层神经网络,用于NSFW图像的初步过滤。

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dohpin_seahorse

一个简单视觉识别示例代码,海马和海豚各自60训练图片

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BVLCCaffeNetModel

ImageNet > AlexNet

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BVLCAlexNet

ImageNet > AlexNet

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VGG_ILSVRC_16_layers

ILSVRC 2014 > Very Deep CNN

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