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

windows下caffe框架(gpu版)与python整合小白推荐-附件资源

深度学习caffe框架

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。

编译后的caffe包，复制到python site-packages文件夹可以直接使用。附有安装说明 编译环境 win7/10,vs2015,python27和python35,cpu版本。 作为一个编程新手，鼓捣了两天的caffe终于成功import了，是时候开启下一阶段了。

深度学习Caffe框架实战剖析教程（深度学习、机器学习、LeNet-5模型、MNIST数据集、CNN），本教程以目前已经大量用于线上系统的深度学习主流框架Caffe为例，从底层开始，由浅入深，先是概述Caffe框架，说明其和深度学习的关系，然后讲解并演示 Caffe的配置、部署、使用，接着讲解了Caffe的基本数据结构，然后通过大量的阅读Caffe源码理解其精髓，加强对深度学习理论的理解，终达到熟练运用 Caffe 解决实际问题的目的。

深度学习Caffe框架实战剖析教程（深度学习、机器学习、LeNet-5模型、MNIST数据集、CNN） 课程收益 目标一. 了解Caffe框架的环境配置以及LEVELDB和LMDB数据。 目标二. 学习并且掌握Caffe框架最基础的数据结构，明白其各结构之间的关系。 目标三. 阅读明白Caffe框架的源码，特别是其入口程序也就是Caffe.cpp的源码理解，这样可以熟悉Caffe程序运行流程。 目标四. 明白Caffe最优化求解过程，重点是求解器，以及求解器的实现等等。

resnet_ssd_face_detection 说明        用 OpenCV 调用 Caffe 框架以及训练好的残差神经网络进行人脸检测     流程 加载模型     - .prototxt 为调用 .caffemodel 时的测试网络文件     - .caffemodel 为包含实际图层权重的模型文件

1.caffe框架下的openmv机器学习 https://blog.csdn.net/qq_37783617/article/details/95881446 2.Win10+VS2013+Caffe安装心得分享 https://blog.csdn.net/qq_37783617/article/details/96487196 3.深度学习配置CUDA8.0/9.0及对应版本cuDNN安装 https://blog.csdn.net/m0_37638031/article/details/78896818 4.Win10 NVDIA CUDA安装失败解决方案 https://blog.cs

caffe官方example中C++接口的demo-classification的官方caffemodel以及相关参数文件。