Win10+VS2015安装Caffe(含Matlab和Python接口配置)-附件资源

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caffe-ssd 训练自己的VOC数据集(二):训练生成的lmdb数据-附件资源

Caffe学习系列(23)：如何将别人训练好的model用到自己的数据上-附件资源

包含bvlc_googlenet.caffemodel、bvlc_googlenet.prototxt、synset_words.txt文件 和GoogleNet-Caffe模型实现图像分类源码、图片素材。 具体实现效果见CSDN博客“DNN系列2_GoogleNet-Caffe模型实现图像分类”

waifu2x-caffe.zip

Caffe(CPU)工具库编译出来的各种exe文件,包含：caffe.exe，compute_image_mean.exe，convert_imageset.exe，device_query.exe等等

运行download_weights.py时无法自动下载DNN（opencv）人脸检测模型。所以单独到网站上历经千辛万苦下载得到。

该存储库已与Tensorflow 2.0的最新和推荐版本不兼容，我没有费力地重构此代码，而是创建了一个新的新存储库，其中包含一些其他功能，例如： 基于MobilenetV2的较小模型的培训代码。 在Tensorboard中可视化预测（热图，pafs）。 用于转换和测试Tensorflow Lite的模型的其他脚本。 这是新的链接： 实时多人姿势估计（不建议使用） 这是项目的keras版本 介绍 使用keras复制论文的代码回购。 这是一个新的改进版本。 主要目的是消除对独立c ++服务器的依赖，这种依赖除了编译的复杂性外还包含一些错误……而且速度很慢。 如果您确实一下，使用的旧版本仍可以

构建类型 Linux MacOS Windows 建立状态 代表了第一个实时多人系统，该系统可以在单个图像上联合检测人体，手，面部和脚的关键点（总共135个关键点） 。 它由 ， ， ， ， ， 和 。 这是维护和 。 没有 OpenPose是不可能的。 我们还要感谢。 作者（左）和（右）在前面 内容 结果 全身（身体，脚，脸和手）二维姿势估计 测试OpenPose ：（左）视频序列中的 。 （中右）作者和测试脸和手 全身3D姿势重建和估计 测试OpenPose 3D模块 Unity插件 和测试 运行时分析 我们展示了3个可用的姿势估计库（相同的硬件和条件）之间的推理时间比较：OpenPose，Alpha-Pose（快速Pytorch版本）和Mask R-CNN。 OpenPose运行时是恒定的，而Alpha-Pose和Mask R-CNN的运行时随人数线性增长。 更多细节。 产品特点 主要功能： 二维实时多人关键点检测： 15、18或25个关键点的身体/脚关键点估计，包括6个脚关键点。 运行时不依赖于检测到的人数。 2x21-keypoint手关