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深度学习框架，caffe的官方译本，包括caffe的基础数据类型blob，以及caffe框架的介绍。

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MobileNets V3的Caffe实现caffe-mobilenet-v3简介这是MobileNetV3的个人Caffe实现。 有关详细信息，请阅读原始文章：搜索MobileNetV3。 如何使用Caffe需求（请参阅：Caffe安装说明）添加新的caffe层并重建caffe：RuiminChen / Caffe-MobileNetV2-ReLU6的yonghenglh6 / DepthwiseConvolution ReLU6层的Depthwise卷积层运行测试CPU：$ CAFFE_ROOT / build / tools /咖啡时间-model mobilenet_v3_large_1.0.prototxt GPU

深度学习框架技术解析及caffe实战总结，自己的一些总结，主要是对Caffe和Tensorflow两个框架做一个对比介绍，并结合自己学习caffe的过程遇到的问题和理解做一个技术总结，很简单，本来是做一次小专题，感觉分享出来比较好。

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https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 对应的模型文件， 直接去github链接里下载，有需要的从这里下载让我赚一个积分吧。 压缩包里包含文件: models_VGGNet_VOC0712_SSD_300x300.tar.gz models_VGGNet_VOC0712_SSD_512x512.tar.gz

OpenPose代表了第一个在单幅图像上联合检测人体、手部、面部和足部关键点（共 135 个关键点）的实时多人系统。 特征 主要功能： 2D实时多人关键点检测： 15、18 或25 关键点身体/脚关键点估计，包括6 脚关键点。运行时对检测到的人数不变。 2x21-keypoint 手部关键点估计。运行时间取决于检测到的人数。有关运行时不变的替代方案，请参阅OpenPose 训练。 70-keypoint 人脸关键点估计。运行时间取决于检测到的人数。有关运行时不变的替代方案，请参阅OpenPose 训练。 3D实时单人关键点检测： 来自多个单一视图的 3D 三角测量。 已处理 Flir 相机的同步。 兼容 Flir/Point Grey 相机。 校准工具箱：失真、内在和外在相机参数的估计。 单人跟踪以进一步加速或视觉平滑。 输入：图像、视频、网络摄像头、Flir/Point Grey、IP 摄像头，并支持添加您自己的自定义输入源（例如深度摄像头）。 输出：基本图像+关键点显示/保存（PNG，JPG，AVI，...），关键点保存（JSON，XML，YML，...），关键点作为数组类，

基于caffe框架用于识别人脸，质心法实现跟踪，支持多人脸跟踪，包含配置文件deploy.prototxt和res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel

resnet18.caffemodel 卷积神经网络RESNET18模型，网上找了很久没有找到，只有百度云盘下载，比较麻烦，于是上传到csdn