[WinError 126] 找不到指定的模块。 Error loading “.\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll” or one of its dependencies.
2023-03-21 13:34:15 16.03MB caffe2_detectron intel-openmp
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咖啡二第三方依赖集合下载Caffe2_thirdparty
2023-03-02 20:16:49 13.91MB 咖啡2 第三方插件
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根据pytorch编译所得armv7l安装包python3.7可用torch-1.4.0a0+d32aec5-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl.tar
2021-09-28 19:54:34 71.86MB pytorch caffe2 树莓派 arm
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为保证编译正确进行,makefile中需要添加一些路径
2021-08-26 20:58:10 28KB caffe2, makefile
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所有CK组件都可以在和! 使用具有通用JSON API的集体知识工作流框架来统一AI以进行协作实验和优化 请注意,Caffe2已移至 GitHub源代码树,因此此处的某些软件包可能无法正常工作。 介绍 在将大部分的“研究”时间都花在了AI创新上之后,而不是在处理众多且不断变化的AI引擎,它们的API以及整个软件和硬件堆栈之后,我们决定采用另一种方法。 我们开始添加现有的AI框架,包括 , , , , , CNTK和MVNC 。 非侵入式开源集体知识工作流框架(CK) 。 CK允许使用JSON API将各种版本的AI框架以及库,编译器,工具,模型和数据集作为统一的和可重用的组件插入,从而在Linux,Windows,MacOS和Android上自动化和自定义其安装(而不是使用ad- hoc脚本),并提供简单的JSON API进行常见操作(例如预测和培训)(请参阅demo )。
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caffe2 detectron平台用coco数据集训练maske_rcnn所需配置文件
2019-12-21 22:13:41 1KB mask_rcnn caffe2 detectron
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用VS2017编译好的caffe2,个人编译的话会遇到非常多的问题。
2019-12-21 19:56:08 42.57MB caffe2
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咖啡2 Caffe2 Github20170803
2019-12-21 18:57:21 23.11MB 咖啡2 Caffe2
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labelme标注数据集到COCO格式数据集转化,用于官方版Mask-Rcnn训练
2019-12-21 18:56:09 5KB COCO labelme Mask-Rcnn caffe2
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