深度學習框架Caffe學習與應用培訓大綱
一.Caffe源碼學習與介紹
1、 Caffe的介紹、安裝和配置、Caffe的優點與局限性
2、 深入Caffe源碼,Caffe目錄結構,數據結構,Caffe模型(Blob,Layer,Net)
3、 Caffe的I/O模塊,Caffe前/后向傳播計算,優化求解過程,Layer的四種類型
二. Caffe使用與添加自定義Layer
4、 使用Caffe已有的Layer層訓練自己的數據集,編寫Caffe實用工具
5、 使用自己訓練的Caffe模型文件到代碼中,參數優化策略與模型對比方法(一)
6、使用自己訓練的Caffe模型文件到代碼中,參數優化策略與模型對比方法(二)
7、 編寫自己的自定義Layer添加到Caffe中并使用
三. 自己動手寫CNN框架
8、 編寫屬于自己的CNN框架(初級)
9、 編寫屬于自己的CNN框架(進階)
10、 自己的CNN框架Caffe做對比,優化策略
四. 案例應用
11、 Caffe+OpenCV實現基于CPU下運行Caffe的優化
12 、利用Caffe訓練代碼實現R-CNN
13、 簡介Caffe基于GPU的應用 |