文件名称:tiny_cnn

介绍说明--下载内容均来自于网络,请自行研究使用

Tiny_cnn是一个简洁的纯C++11实现的深度学习框架,本人用的是VS2013+opencv2.4.13。用自己的数据训练和测试tiny_cnn,只需自己准备好训练数据train与测试数据val0\val1。把训练图像放到一个文件夹下,如文件夹train,把所有的图像直接批量重命名,但要保证每一类图像是连续存放的。(Train and test tiny_cnn with your own data)
相关搜索: vs2013
opencv2
4
13

(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

下载文件列表

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tiny_cnn\Debug\test.ilk

tiny_cnn\Debug\test.pdb

tiny_cnn\Debug\tiny_cnn.exe

tiny_cnn\Debug\tiny_cnn.ilk

tiny_cnn\Debug\tiny_cnn.pdb

tiny_cnn\test.v12.suo

tiny_cnn\tiny_cnn\Debug\test.log

tiny_cnn\tiny_cnn\Debug\test.obj

tiny_cnn\tiny_cnn\Debug\test.tlog\CL.read.1.tlog

tiny_cnn\tiny_cnn\Debug\test.tlog\CL.write.1.tlog

tiny_cnn\tiny_cnn\Debug\test.tlog\link.read.1.tlog

tiny_cnn\tiny_cnn\Debug\test.tlog\link.write.1.tlog

tiny_cnn\tiny_cnn\Debug\test.tlog\test.lastbuildstate

tiny_cnn\tiny_cnn\Debug\tiny_cnn.log

tiny_cnn\tiny_cnn\Debug\tiny_cnn.obj

tiny_cnn\tiny_cnn\Debug\tiny_cnn.tlog\CL.read.1.tlog

tiny_cnn\tiny_cnn\Debug\tiny_cnn.tlog\CL.write.1.tlog

tiny_cnn\tiny_cnn\Debug\tiny_cnn.tlog\link.read.1.tlog

tiny_cnn\tiny_cnn\Debug\tiny_cnn.tlog\link.write.1.tlog

tiny_cnn\tiny_cnn\Debug\tiny_cnn.tlog\tiny_cnn.lastbuildstate

tiny_cnn\tiny_cnn\Debug\vc120.idb

tiny_cnn\tiny_cnn\Debug\vc120.pdb

tiny_cnn\tiny_cnn\LeNet-weights

tiny_cnn\tiny_cnn\sample.jpg

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\activations\activation_function.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\config.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\io\caffe\caffe.proto

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\io\caffe\layer_factory.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\io\caffe\layer_factory_impl.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\io\cifar10_parser.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\io\display.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\io\layer_factory.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\io\mnist_parser.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\layers\average_pooling_layer.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\layers\convolutional_layer.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\layers\dropout.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\layers\dropout_layer.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\layers\fully_connected_dropout_layer.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\layers\fully_connected_layer.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\layers\input_layer.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\layers\layer.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\layers\layers.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\layers\linear_layer.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\layers\lrn_layer.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\layers\max_pooling_layer.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\layers\partial_connected_layer.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\lossfunctions\loss_function.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\network.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\optimizers\optimizer.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\util\aligned_allocator.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\util\conv_kernel.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\util\deform.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\util\image.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\util\nn_error.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\util\product.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\util\util.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn\util\weight_init.h

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn.cpp

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn.vcxproj

tiny_cnn\tiny_cnn\tiny_cnn.vcxproj.filters

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tiny_cnn\tiny_cnn\train0\num (10).jpg

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