使用python调试的卡尔曼滤波车辆跟踪简单案例，自带20多m的caffe模型，精度速度都不错，经调试可使用，有需要的可以下载。

在win10+vs2015环境下编译caffe的matlab接口，在另一台同样装有matlab2016a和vs2015的电脑上运行成功。

caffe c++实战：通过训练好的模型对人脸图像进行特征提取（单张图像）................

学习时caffe会用到，拿出来共享， 希望能帮到大家。。

Latte：对流神经网络（CNN）推理引擎 Latte是用C ++编写的卷积神经网络（CNN）推理引擎，并使用AVX对操作进行矢量化。 该引擎可在Windows 10（32位和64位），Linux（内核= 4.12.10，gcc = 7.2.0）和macOS Sierra上运行。 当使用ATLUS构建caffe时，它具有与NVIDIA Caffe相同的精度和相同的推理速度。 该引擎具有自己的网络文件格式（.ahsf文件），因此我们提供了一些python脚本，可将NVIDIA Caffe的文件转换为我们自己的文件。 引擎支持以下层： 输入层。 卷积层。 ReLU。 完全连接的层。 Softmax。 最大池化层。 sigmod。 丹妮 如何使用python脚本： 我们的python脚本是使用Python 2.7.13制作的，需要以下软件包才能正常工作： Pycaffe（在构

caffe-master安装

将caffe-windows代码封装成链接库，只需要将DLL所在文件夹加入环境变量即可运行。

训练好的googlenet模型，里面包含模型文件和参数，可以直接用来测试不需训练

深度学习caffe案例课上代码 python源码 一共6个py文件 其他为训练数据和识别图片

最近开始学习Qt,结合之前学习过的caffe一起搭建了一个人脸识别登录系统的程序，新手可能有理解不到位的情况，还请大家多多指教。 我的想法是用opencv自带的人脸检测算法检测出面部，利用caffe训练好的卷积神经网络来提取特征，通过计算当前检测到的人脸与已近注册的所有用户的面部特征之间的相似度，如果最大的相似度大于一个阈值，就可以确定当前检测到的人脸对应为这个相似度最大的用户了。 ###Caffe人脸识别 因为不断有新的用户加入，然而添加新用户后重新调整CNN的网络结构太费时间，所以不能用CNN去判别一个用户属于哪一类。一个训练好的人脸识别网络拥有很强大的特征提取能力（例如这里用到的V