caffe c++實戰：通過訓練好的模型對人臉圖像進行特徵提取（單張圖像）
最近開始看caffe1源碼，非常感謝趙永科老師的《深度學習：21天實戰Caffe》書的引導，加上網上各路大神的真知灼見，自己經過一番收集整理，希望跟我一樣晚入門的小夥伴能快速掌握相關知識，把相關知識應用在實際工程中。本系列caffe實戰博客都將通過完整的c++實例代碼來實現，作爲自己學習caffe的小總結。 一、caffe總體結構 Caffe框架主要有五個組件，Blo
相關文章
- 1. 利用vgg預訓練模型提取圖像特徵
- 2. caffe練習實例（3）——用預訓練模型提取特徵
- 3. 只用一張訓練圖像進行圖像的恢復
- 4. hog圖像特徵提取
- 5. 圖像特徵提取HOG
- 6. 圖像各通道特徵提取
- 7. Caffe使用訓練好的GoogleNet進行圖像識別
- 8. 【caffe】用訓練好的imagenet模型分類圖像
- 9. 圖像特徵提取之Haar特徵
- 10. 圖像特徵提取（紋理特徵）
- 更多相關文章...
- • PHP 圖像處理 - PHP參考手冊
- • PHP 獲取圖像寬度與高度 - PHP參考手冊
- • C# 中 foreach 遍歷的用法
- • TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 利用vgg預訓練模型提取圖像特徵
- 2. caffe練習實例（3）——用預訓練模型提取特徵
- 3. 只用一張訓練圖像進行圖像的恢復
- 4. hog圖像特徵提取
- 5. 圖像特徵提取HOG
- 6. 圖像各通道特徵提取
- 7. Caffe使用訓練好的GoogleNet進行圖像識別
- 8. 【caffe】用訓練好的imagenet模型分類圖像
- 9. 圖像特徵提取之Haar特徵
- 10. 圖像特徵提取（紋理特徵）