caffe框架上的两个与训练模型，即Resnet-50和ResNet-18。
”Caffe“ 的搜索结果
caffe.proto中没有UpsampleLayer，因此针对caffe.proto自行添加了upsample layer，可使用protobuf对其进行编译生成caffe_upsample_pb2.py文件
win10下装caffe的cpu版本详解-附件资源
resnet50_caffe.pth 预训练模型之一。 在Detectron.pytorch等项目中的config文件（*.yaml）中会用到
编译后的caffe包，复制到python site-packages文件夹可以直接使用。附有安装说明 编译环境 win7/10,vs2015,python27和python35,cpu版本。 作为一个编程新手，鼓捣了两天的caffe终于成功import了，是时候开启下一...
caffe －ssd工程，需要自己编译，运行,可以更改makefile里的文件，进行python选择
分好类的类的资源文件，可以用来做caffe训练样本，有正样本和测试样本。种类是猫，狗，卡通人物，花四类。
caffe训练用mnist图片, 原网址下载很难下载下来，上传一份供大家下载。
包含resnet18 和resnet50依据imagenet预训练好的caffemodel，可以直接加上caffe model文件夹或者example文奸夹里面的prototxt使用
windows下conda install -c willyd caffe的下载包python3.5版本
Hi3559开发环境Ruyi Studio中caffe环境（包含roi_pooling）
Caffe是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。 它由伯克利人工智能研究（BAIR）/伯克利视觉和学习中心（BVLC）和社区贡献者开发。Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口；可以在CPU和GPU...
下载编译好的caffe包后，解压，将包放到参考目录下D:\Anaconda3_64\envs\py27\Lib\site-packages，运行python，import caffe，如果有错， 先import numpy 即可
使用时需要计算md5sum值放在文件名之前，然后拷贝到opencv-3.4.0/.cache/dnn_face_detector下 md5sum值： afbb6037fd180e8d2acb3b58ca737b9e
深度学习框架 caffe 2012 安装包，csdn需要多说废话才能通过！
Caffe源码深入解析
标签： caffe
Caffe源码深入解析 Caffe源码深入解析 - caffe的源码实现深入解读,包括框架介绍和各类信息的总结,部分内容总结之网络,仅供大家学习和参考使用
Caffe日志图形化显示.工具由本人原创开发，支持Caffe日志文件拖拽，查看accuracy和loss训练趋势，详情请参考我的博客
ubuntu 1604 +cuda9+cudnn7+opencv4.0+caffe(GPU)源代码安装的caffe的配置文件包括Makefile.config 和Makefile
本文使用caffe深度学习框架进行仿真实验，涉及人工神经网络、卷积神经网络等
使用caffe进行二分类，能够更深刻了解Shell编程以及Caffe框架的使用
caffe-master
标签： caffe框架
caffe-master框架，cnn神经网络，本文件仅供参考，本人在UBUNTU下运行，搭建caffe，有兴趣的同学也可以去github找一找好的网络
微软版本的Caffe编译需要的文件，VS2013的下载速度太慢了而准备的。
caffe-master，具有yolov3的结构
windows-caffe安装所需nuget包(太大，分两部分上传),配合VS2013+微软caffe使用。
来源于http://github.com/hollance/MobileNet-CoreML的模型文件，方便google访问限制的小伙伴进行模型文件的下载
Resnet18预训练模型，基于caffe训练。有需要的小伙伴可以下载！
yolov3，caffe模型，包含yolov3.caffemodel以及yolov3.prototxt文件
caffe搭建CPU版本全脚本，注释了一些搭建时的踩坑历程 详情：https://blog.csdn.net/pizziars/article/details/86544101
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