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課程內容:
一.Caffe源碼學習與介紹
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1、?Caffe的介紹、安裝和配置、Caffe的優點與局限性
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2、?深入Caffe源碼,Caffe目錄結構,數據結構,Caffe模型(Blob,Layer,Net)?
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3、?Caffe的I/O模塊,Caffe前/后向傳播計算,優化求解過程,Layer的四種類型
二. Caffe使用與添加自定義Layer
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4、?使用Caffe已有的Layer層訓練自己的數據集,編寫Caffe實用工具
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5、?使用自己訓練的Caffe模型文件到代碼中,參數優化策略與模型對比方法(一)
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6、使用自己訓練的Caffe模型文件到代碼中,參數優化策略與模型對比方法(二)
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7、?編寫自己的自定義Layer添加到Caffe中并使用
三. 自己動手寫CNN框架
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8、?編寫屬于自己的CNN框架(初級)
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9、?編寫屬于自己的CNN框架(進階)
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10、?自己的CNN框架Caffe做對比,優化策略
四. 案例應用
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11、?Caffe+OpenCV實現基于CPU下運行Caffe的優化
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12?、利用Caffe訓練代碼實現R-CNN
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13、?簡介Caffe基于GPU的應用?