课程内容:
一.Caffe源码学习与介绍
1、 Caffe的介绍、安装和配置、Caffe的优点与局限性
2、 深入Caffe源码,Caffe目录结构,数据结构,Caffe模型(Blob,Layer,Net)
3、 Caffe的I/O模块,Caffe前/后向传播计算,优化求解过程,Layer的四种类型
二. Caffe使用与添加自定义Layer
4、 使用Caffe已有的Layer层训练自己的数据集,编写Caffe实用工具
5、 使用自己训练的Caffe模型文件到代码中,参数优化策略与模型对比方法(一)
6、使用自己训练的Caffe模型文件到代码中,参数优化策略与模型对比方法(二)
7、 编写自己的自定义Layer添加到Caffe中并使用
三. 自己动手写CNN框架
8、 编写属于自己的CNN框架(初级)
9、 编写属于自己的CNN框架(进阶)
10、 自己的CNN框架Caffe做对比,优化策略
四. 案例应用
11、 Caffe+OpenCV实现基于CPU下运行Caffe的优化
12 、利用Caffe训练代码实现R-CNN
13、 简介Caffe基于GPU的应用