CAFFE

Caffe 具有命令行、Python 和 MATLAB 接口，可用于日常使用、与研究代码交互以及快速原型制作。虽然 Caffe 的核心是一个 C++ 库并公开了一个模块化开发接口，但并非所有情况都需要自定义编译。cmdcaffe、pycaffe 和 matcaffe 接口可以满足你的需求。

天津大学机器学习与数据挖掘团队倾情奉献，带你探索 CNN 的奥秘，并通过 Caffe 深度学习框架进行实践。

Caffe在Windows操作系统上的Matlab接口是深度学习领域中一个重要的工具。它提供了便捷的方式，使得研究人员和开发者能够在Matlab环境中利用Caffe进行高效的深度学习实验。

Caffe的全称是Convolutinal Architecture for Fast Feature Embedding。其核心开发语言为C++和CUDA，支持命令行、Python和MATLAB接口。此外，Caffe支持CPU和GPU执行，单机多卡并行，但不支持多机并行。依赖库包括MATLAB、OpenCV、Python、Anaconda、Boost、gflags、glog、leveldb/lmdb、protobuf、hdf5、snappy、MKL、OpenBlas以及AtLas。Caffe使用Protobuf文本格式定义Solver、Net和Layer，相关的文本格式定义在caffe.proto文件中。

该存储库扩展并更新了Kevin Lin完成的工作，介绍了Caffe-SSDH经过的咖啡因。中国科学院模式识别国家实验室（NLPR）现已更新Caffe版本，支持最新的批处理归一化。我们使用SSDH方法对阿里巴巴大规模图像搜索挑战赛数据集进行了测试，该数据集包含500万张产品图像。尽管性能不及Kevin在CIFAR-10数据集上的实验，理论上应该有更好的表现。未来的工作将集中在对原始SSDH的改进和更新。阿里巴巴大规模图像搜索挑战数据集包括10个高级概念和676个子概念，涵盖上衣裙子、裤子和短裤、箱包、鞋子、配件、零食、化妆、饮料和家具等领域。欢迎随时联系Zexi Han（）提供建议或意见。

Matlab阻滞增长模型代码 - 残留稠密网络（RDN）（Caffe）是基于论文实现的：“Y. Zhang, Y. Tian, Y. Kong, 等，2018。用于图像超分辨率的残留密集网络。CVPR，第2472-2481页。” 该实现要求的环境配置如下：操作系统: CentOS 7 (Linux kernel 3.10.0-514.el7.x86_64)CPU: Intel Xeon（R）E5-2667 v4 @ 3.20GHz x 32内存: 251.4 GBGPU: NVIDIA Tesla P4, 8GB软件:- Cuda 8.0（已安装Cudnn）- Caffe（需要matcaffe接口）- Python 2.7.5- Matlab 2017b 数据集:数据集与论文中提供的相同，读者可以直接使用或从提供链接下载。- 将“火车”目录复制到“ Caffe_ROOT / examples /”并将其重命名为“ RDN”- 将数据集准备到“数据”目录中- （可选）在Matlab中运行“data_aug.m”进行数据增强，命令示例：data_aug('data/')。 运行流程:1. 准备环境并安装所有依赖。2. 配置数据集路径并进行数据增强（可选）。3. 使用Caffe训练模型并进行图像超分辨率任务。4. 验证模型效果并进行结果分析。本实现展示了如何通过RDN模型提升图像超分辨率任务的性能，适用于需要高效超分辨率算法的计算机视觉应用场景。

MATLAB图像哈希代码示例，利用Caffe在ImageNet数据集上进行图像内容检索。最初称为“ ImageNetRetrieval”，这是高级数据结构课程的一部分。README.md文件详细列出了存储库中的文件，并包含运行代码所需的指南。我们的工作文档提供了更多详细信息。需要MATLAB 2015a或更高版本，以及带GNU工具链的Ubuntu 14.04或更高版本的Python 2.7解释器，或其他*nix环境。

Caffe-DFP是基于Matlab的信源编解码代码，专为JVET-I0022中的网络推理而设计，结合Ristretto和Caffe的优化修改。安装过程中需要依赖OpenBLAS 0.2.18、protobuf 2.5.0、gflags 2.0、glog 0.3.3、hdf5 1.8.11等第三方软件包。若需使用GPU进行测试，建议安装CUDA 8.0和CUDNN 5.1.10。安装步骤详见文档，Linux用户需特别注意GCC版本兼容性。

详细介绍如何在 VS2013 环境下，利用 Cuda7.5 和 OpenCV2.4.9，重新编译 Faster R-CNN 的 Caffe 库。