Caffe深度学习经典模型详解与实战指南

Caffe学习资料 本书《Ca忏e之经典模型详解与实战》是深度学习领域的一本经典教程，旨在帮助读者快速掌握Caffe框架的使用技巧和实战经验。书中首先介绍了深度学习相关的理论和主流的深度学习框架，然后从Caffe深度学习框架为切入点，介绍了Caffe的安装、配置、编译和接口等运行环境，剖析Caffe网络模型的构成要素和常用的层类型和Solver方法。 通过LeNet网络模型的Mnist手写实例，介绍了样本训练和识别过程，进一步详细解读了AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、Siamese和SqueezeNet网络模型，并给出了这些模型基于Caffi巳的训练实战方法。然后，本书解读了利用深度学习进行目标定位的经典网络模型：FCN、R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN和SSD，并进行目标定位Caffe实战。 最后，本书引入了两个经典的实战项目，并进行了有针对性的原始数据分析、网络模型设计和Caffe训练策略实践，以求带给读者从问题提出到利用Caffe求解的完整工程经历，从而使读者能尽快掌握Caffe框架的使用技巧和实战经验。 本书适合深度学习领域的初学者、工程师和爱好者，是深度学习初学者的指导手册，也可作为深度学习相关领域工程师和爱好者的参考用书。 知识点： 1. Caffe深度学习框架的安装、配置、编译和接口等运行环境。 2. Caffe网络模型的构成要素和常用的层类型和Solver方法。 3. LeNet网络模型的Mnist手写实例，样本训练和识别过程。 4. AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、Siamese和SqueezeNet网络模型的训练实战方法。 5. 目标定位的经典网络模型：FCN、R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN和SSD。 6. Caffe实战项目的原始数据分析、网络模型设计和训练策略实践。 本书的内容既有易懂的理论背景，又有丰富的应用实践，是深度学习初学者的指导手册，也可作为深度学习相关领域工程师和爱好者的参考用书。