用于图像分类的 ResNet-50 模型架构及权重文件，使用 Caffe 进行预训练模型执行图像分类，可用于 OpenCV 图像分类计算机视觉项目，包含使用示例。

opencv.dnn做图像分类需要的googlenet caffe模型模型文件bvlc_googlenet.caffemodel bvlc_googlenet.prototxt及ImageNet标签文件synset_words.txt等

Deep convolutional neural networks (CNNs) have been at the heart of spectacular advances in deep learning.

MobileNet-YOLO Caffe Caffe实现的MobileNet-YOLO检测网络，于07 + 12进行训练，在VOC2007上进行测试 网络 地图 解析度 下载 NetScope 推理时间（GTX 1080） 推理时间（i5-7500） MobileNetV2-YOLOv3 71.5 352 217毫秒 推断时间是来自日志，不包括预处理 腾讯/ ncnn框架上的cpu性能 部署模型是由，设置eps =您的prototxt batchnorm eps 旧型号请看 该项目还支持ssd框架，这里列出了与ssd caffe的区别 多尺度训练，推理时可以选择输入分辨率 从上次更新Caffe（2018）修改 支持多任务模型 更新 pytorch版本已发布 CNN分析仪 使用此比较macc和param，在07 + 12上进行训练，在VOC2007上进行测试 网络 地图 解析度

此资源基于caffe，用于年龄性别表情预测的caffemodel， prototxt，binaryproto文件，以及标签文件。

miniconda 执行 conda env create -f caffe.yaml 即可安装caffe环境，，然后pip install -r requirements.txt即可安装onnx等环境，

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caffe windows python3.5 cpu模式 x64位 包含fast_rcnn的roi_pooling_layers。下载后直接扔到site-packages目录下就行

【OpenCV】基于ResNet和Caffe模型的图像分类文章中的相关文件

android-caffe-lib bvlc_reference_caffenet模型