caffe-ssd除錯問題總結
1.Caffe執行Ssd網路報錯Messageetypee “caffe.LayerParameter”has no field named “permute_param”
原因是caffe版本不對，使用
2.執行Ssd網路報錯: File not found: data/VOC0712/labelmap_voc.prototxt
原因是載入的prototxt檔案最後detection_out的label_map_file引數中配置的labelmap_voc.prototxt檔案的路徑不對，加上自己機器的絕對地址，比如/home/caffe-ssd/data/VOC0712/labelmap_voc.prototxt
相關推薦
caffe-ssd除錯問題總結
1.Caffe執行Ssd網路報錯Messageetypee “caffe.LayerParameter”has no field named “permute_param” 原因是caffe版本不對，使用 2.執行Ssd網路報錯: File not fo
caffe 除錯總結
20160119 1、 今天嘗試用alex網路模型做自己的識別任務，提示如下錯誤 Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory。 Google 之後 https://github.com/BVLC/c
Caffe模型除錯中的錯誤總結
錯誤：Cannot copy param 0 weights from layer '...'; shape mismatch 即model和prototxt定義的模型不一樣。通常是fine-tune時圖片尺寸有了調整，或者改了網路結構想要train時去掉weight引數即
ubuntu16.04 + caffe + SSD 硬件配置
工作 src 公司 gui 經驗 人工 har .cpp lock 搞了幾個月，終於把SSD試通了，不是科班出身的就是彎路多啊。幾個月才跑通了caffe + ssd，痛苦至極，好在柳暗花明。好了，廢話不多說，入正題。 SSD作為object detection的論文，還
win10 + cuda8.0 + caffe SSD + vs2015 + python3
targe find tps 分享圖片 n! ner caffe 速度 https 一、下載 git clone https://github.com/runhang/caffe-ssd.git cd caffe-ssd 1. 修改 build_win.cmd
微星GE62 NVIDIA960m 雙系統ubuntu16.04 配置caffe-ssd
說來慚愧，之前完全沒接觸過裝系統，微星的筆記本買回來是沒有系統的，當時是同學幫我裝的win10。最近需要做物體檢測方面的工作，用DL，還是linux下比較方便。一個沒裝過系統的小白開始了安裝第二個系統ubuntu之旅。現在已經安裝完畢並且配置好了caffe-ssd，測試程式碼也已經跑成
caffe-ssd使用預訓練模型做目標檢測
首先參考https://www.jianshu.com/p/4eaedaeafcb4 這是一個傻瓜似的目標檢測樣例，目前還不清楚圖片怎麼轉換，怎麼驗證，後續繼續跟進 模型測試（1）圖片資料集上測試 python examples/ssd/score_ssd_pascal.py 輸出為
Caffe-SSD錯誤：ImportError: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libatk-1.0.so.0: undefined symbol: g_log_structur
Caffe-SSD編譯成功後，在import caffe時候出現以下錯誤： >>> import caffe Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <modu
Caffe-SSD錯誤：.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to `boost::re_detail_106501::cpp_reg
編譯Caffe-SSD時遇到以下錯誤： .build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to `boost::re_detail_106501::cpp_regex_traits_implementation<char&g
Caffe SSD編譯、訓練及測試
SSD採用VGG16作為基礎模型，然後在VGG16的基礎上新增了卷積層來獲得更多的特徵以用於檢測。SSD的網路結構如上圖所示（上面是SSD模型，下面是Yolo模型），可以明顯看到SSD利用了多尺度的特徵圖做檢測。 安裝 clone程式碼（假設程式碼clone到$CAFF
記錄一下caffe-ssd安裝以及無腦訓練的過程
首先記錄一下caffe-ssd的安裝過程,和caffe相似,網上有很多參考,這裡簡單記錄一下 cd ssd # ssd是一個空的檔案 git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git cd caffe git checkout ssd # 注意,
PIC微控制器除錯總結
使用程式設計環境 ：MPLAB X IDE V3.40 微控制器 ：p33FJ64GS606 模擬器 ：pickit3 問題 ：斷點無法解析為有效的程式儲存器地址，及模擬無法
Tx1安裝執行Caffe-SSD
https://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/53404563 安裝caffe-ssd前，要先安裝CUDA和CUDNN 安裝CUDA包,下載的版本要與TK1的CUDA Driver版本一致，否則後面的samples無法執行. TX1,2.4 c
caffe-ssd編譯以及訓練自己的資料集
編譯caffe之前首先要配置好cuda8.0+cuDNN5.1+opencv3.x的環境 編譯caffe 1.獲取SSD程式碼。在終端開啟想要安裝ssd程式碼的目錄，然後在終端下輸入： git clone https://github.com/weiliu89
GDB除錯總結和例項
1）啟動gdb gdb hello 或者 gdb file hello 2）顯示程式 list 或者 l 3）打斷點 break(b) main() //函式的入口處 break(b) 11 //行號 break(b) hello.c:14 //
Ubuntu caffe-SSD安裝配置
caffe-ssd 安裝 sudo apt-get update sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev sudo apt-get install -y python-numpy
快速配置caffe-ssd及如何配置環境變數路徑
caffe-ssd是目標檢測的一個經典模型，屬於單階段檢測模型，速度較快，本人實現過好幾次，也實現過ssd的改進版本fssd和DSSD,效果能提升幾個百分點。本篇部落格主要介紹caffe-ssd的配置流程以及如何設定環境變數路徑。 第一步：配置好caffe，包括NVIDIA
caffe-SSD 安裝、訓練、SSD測試（ubuntu18.04+cuda9.0+openvc3.4）
安裝及MNIST模型測試、matlab caffe介面測試 https://blog.csdn.net/qq_35608277/article/details/84938244 自己看程式碼提供者的最直接，大家都是根據他的ｃｏｐｙ的： https://github.com/weili
Ubuntu18.04下安裝配置Caffe-SSD-GPU版本並MNIST模型測試和matlab caffe介面測試
Ubuntu18.04->sogou->顯示卡驅動->matlab2018a->cuda9.0->cudnn5.01->opencv3.4.1->caffe opencv 和caffe 比較難裝。其中opencv最為慢，主要make 一次太久。
電池驅動除錯總結，電池服務+電量計驅動+除錯方法
1.概述： Android電池服務，用來監聽核心上報的電池事件，並將最新的電池資料上報給系統，系統收到新資料後會去更新電池顯示狀態、剩餘電量等資訊。如果收到過溫報警和低電報警，系統會自動觸發關機流程，保護電池和機器不受到危害。 Android電池服務的啟動和執行流程： And