在好例子网,分享、交流、成长!
您当前所在位置:首页Others 开发实例一般编程问题 → opencv_contrib编译所需的tiny-dnn包

opencv_contrib编译所需的tiny-dnn包

一般编程问题

下载此实例
  • 开发语言:Others
  • 实例大小:12.62M
  • 下载次数:4
  • 浏览次数:64
  • 发布时间:2021-03-07
  • 实例类别:一般编程问题
  • 发 布 人:好学IT男
  • 文件格式:.zip
  • 所需积分:2
 

实例介绍

【实例简介】
由于自带的cmake给的地址不对,导致编译失败,opencv_contrib编译所需的tiny-dnn包
【实例截图】
【核心代码】
2c1b065f-8f8d-46fe-aaeb-d222a0c599da
└── tiny-dnn-1.0.0a3
├── appveyor.yml
├── AUTHORS
├── cereal
│   ├── access.hpp
│   ├── archives
│   │   ├── adapters.hpp
│   │   ├── binary.hpp
│   │   ├── json.hpp
│   │   ├── portable_binary.hpp
│   │   └── xml.hpp
│   ├── cereal.hpp
│   ├── details
│   │   ├── helpers.hpp
│   │   ├── polymorphic_impl_fwd.hpp
│   │   ├── polymorphic_impl.hpp
│   │   ├── static_object.hpp
│   │   ├── traits.hpp
│   │   └── util.hpp
│   ├── external
│   │   ├── base64.hpp
│   │   ├── rapidjson
│   │   │   ├── allocators.h
│   │   │   ├── document.h
│   │   │   ├── encodedstream.h
│   │   │   ├── encodings.h
│   │   │   ├── error
│   │   │   │   ├── en.h
│   │   │   │   └── error.h
│   │   │   ├── filereadstream.h
│   │   │   ├── filestream.h
│   │   │   ├── filewritestream.h
│   │   │   ├── fwd.h
│   │   │   ├── genericstream.h
│   │   │   ├── internal
│   │   │   │   ├── biginteger.h
│   │   │   │   ├── diyfp.h
│   │   │   │   ├── dtoa.h
│   │   │   │   ├── ieee754.h
│   │   │   │   ├── itoa.h
│   │   │   │   ├── meta.h
│   │   │   │   ├── pow10.h
│   │   │   │   ├── regex.h
│   │   │   │   ├── stack.h
│   │   │   │   ├── strfunc.h
│   │   │   │   ├── strtod.h
│   │   │   │   └── swap.h
│   │   │   ├── istreamwrapper.h
│   │   │   ├── license.txt
│   │   │   ├── memorybuffer.h
│   │   │   ├── memorystream.h
│   │   │   ├── msinttypes
│   │   │   │   ├── inttypes.h
│   │   │   │   └── stdint.h
│   │   │   ├── ostreamwrapper.h
│   │   │   ├── pointer.h
│   │   │   ├── prettywriter.h
│   │   │   ├── rapidjson.h
│   │   │   ├── reader.h
│   │   │   ├── schema.h
│   │   │   ├── stream.h
│   │   │   ├── stringbuffer.h
│   │   │   └── writer.h
│   │   └── rapidxml
│   │   ├── license.txt
│   │   ├── manual.html
│   │   ├── rapidxml.hpp
│   │   ├── rapidxml_iterators.hpp
│   │   ├── rapidxml_print.hpp
│   │   └── rapidxml_utils.hpp
│   ├── macros.hpp
│   └── types
│   ├── array.hpp
│   ├── base_class.hpp
│   ├── bitset.hpp
│   ├── boost_variant.hpp
│   ├── chrono.hpp
│   ├── common.hpp
│   ├── complex.hpp
│   ├── concepts
│   │   └── pair_associative_container.hpp
│   ├── deque.hpp
│   ├── forward_list.hpp
│   ├── functional.hpp
│   ├── list.hpp
│   ├── map.hpp
│   ├── memory.hpp
│   ├── polymorphic.hpp
│   ├── queue.hpp
│   ├── set.hpp
│   ├── stack.hpp
│   ├── string.hpp
│   ├── tuple.hpp
│   ├── unordered_map.hpp
│   ├── unordered_set.hpp
│   ├── utility.hpp
│   ├── valarray.hpp
│   └── vector.hpp
├── cmake
│   ├── DownloadProject
│   │   ├── CMakeLists.txt
│   │   ├── DownloadProject.cmake
│   │   ├── DownloadProject.CMakeLists.cmake.in
│   │   ├── example.cpp
│   │   ├── LICENSE
│   │   └── README.md
│   ├── Modules
│   │   ├── FindNNPACK.cmake
│   │   └── FindTBB.cmake
│   ├── protoc.cmake
│   ├── summary.cmake
│   └── Templates
│   ├── cmake-uninstall.cmake.in
│   ├── tinydnn-config.cmake.in
│   ├── tinydnn_config.h.in
│   └── tinydnn-config-version.cmake.in
├── CMakeLists.txt
├── data
│   ├── t10k-images.idx3-ubyte
│   ├── t10k-labels.idx1-ubyte
│   ├── train-images.idx3-ubyte
│   └── train-labels.idx1-ubyte
├── Dockerfile
├── docs
│   ├── autodoc.py
│   ├── CMakeLists.txt
│   ├── conf.py
│   ├── developer_guides
│   │   ├── Adding-a-new-layer.md
│   │   ├── How-to-contribute.md
│   │   └── index.rst
│   ├── device-abstraction-uml.puml
│   ├── Doxyfile
│   ├── Doxyfile.in
│   ├── getting_started
│   │   ├── Getting-started.md
│   │   └── index.rst
│   ├── how_tos
│   │   ├── How-Tos.md
│   │   ├── index.rst
│   │   ├── Integrate-with-your-application.md
│   │   └── Train-network-with-your-dataset.md
│   ├── index.rst
│   ├── layers
│   │   ├── index.rst
│   │   └── Layers.md
│   ├── logo
│   │   ├── raw
│   │   │   ├── GidoleFont
│   │   │   │   ├── Gidole-Regular.ttf
│   │   │   │   ├── Gidolinya-Regular.otf
│   │   │   │   ├── License.txt
│   │   │   │   └── Readme-Characters.pdf
│   │   │   ├── TinyDNN-logo-B-W.svg
│   │   │   ├── TinyDNN-logo-letters-alpha-version.svg
│   │   │   ├── TinyDNN-logo-letters-B-W.svg
│   │   │   ├── TinyDNN-logo-letters-EDITABLE-LETTERS.svg
│   │   │   ├── TinyDNN-logo-letters.svg
│   │   │   └── TinyDNN-logo.svg
│   │   ├── TinyDNN-logo-B-W.png
│   │   ├── TinyDNN-logo-letters-alpha-version.png
│   │   ├── TinyDNN-logo-letters-B-W.png
│   │   ├── TinyDNN-logo-letters.png
│   │   └── TinyDNN-logo.png
│   ├── make.bat
│   ├── Makefile
│   ├── readme.md
│   ├── resource
│   │   └── graph.gif
│   └── update_log
│   ├── index.rst
│   └── v0_0_1-to-v0_1_0.md
├── examples
│   ├── benchmarks
│   │   └── main.cpp
│   ├── build.bat
│   ├── caffe_converter
│   │   ├── caffe_converter.cpp
│   │   └── readme.md
│   ├── cifar10
│   │   ├── readme.md
│   │   ├── test.cpp
│   │   └── train.cpp
│   ├── CMakeLists.txt
│   ├── deconv
│   │   ├── readme.md
│   │   ├── train.cpp
│   │   └── visual.cpp
│   ├── ios
│   │   └── readme.md
│   ├── main.cpp
│   └── mnist
│   ├── quantized.cpp
│   ├── readme.md
│   ├── test.cpp
│   └── train.cpp
├── LICENSE
├── README.md
├── test
│   ├── CMakeLists.txt
│   ├── print_device.cpp
│   ├── test_average_pooling_layer.h
│   ├── test_average_unpooling_layer.h
│   ├── test_batch_norm_layer.h
│   ├── test_caffe_converter.h
│   ├── test_concat_layer.h
│   ├── test_convolutional_layer.h
│   ├── test_core.h
│   ├── test.cpp
│   ├── test_deconvolutional_layer.h
│   ├── test_dropout_layer.h
│   ├── test_fully_connected_layer.h
│   ├── testhelper.h
│   ├── testimage
│   │   ├── bmp
│   │   │   ├── 24bit.bmp
│   │   │   └── 8bit.bmp
│   │   └── pngsuite
│   │   ├── 16bit
│   │   │   ├── basi0g16.png
│   │   │   ├── basi2c16.png
│   │   │   ├── basi4a16.png
│   │   │   ├── basi6a16.png
│   │   │   ├── basn0g16.png
│   │   │   ├── basn2c16.png
│   │   │   ├── basn4a16.png
│   │   │   ├── basn6a16.png
│   │   │   ├── bgai4a16.png
│   │   │   ├── bgan6a16.png
│   │   │   ├── bggn4a16.png
│   │   │   ├── bgyn6a16.png
│   │   │   ├── oi1n0g16.png
│   │   │   ├── oi1n2c16.png
│   │   │   ├── oi2n0g16.png
│   │   │   ├── oi2n2c16.png
│   │   │   ├── oi4n0g16.png
│   │   │   ├── oi4n2c16.png
│   │   │   ├── oi9n0g16.png
│   │   │   ├── oi9n2c16.png
│   │   │   ├── tbbn2c16.png
│   │   │   ├── tbgn2c16.png
│   │   │   └── tbwn0g16.png
│   │   ├── corrupt
│   │   │   ├── xc1n0g08.png
│   │   │   ├── xc9n2c08.png
│   │   │   ├── xcrn0g04.png
│   │   │   ├── xcsn0g01.png
│   │   │   ├── xd0n2c08.png
│   │   │   ├── xd3n2c08.png
│   │   │   ├── xd9n2c08.png
│   │   │   ├── xdtn0g01.png
│   │   │   ├── xhdn0g08.png
│   │   │   ├── xlfn0g04.png
│   │   │   ├── xs1n0g01.png
│   │   │   ├── xs2n0g01.png
│   │   │   ├── xs4n0g01.png
│   │   │   └── xs7n0g01.png
│   │   ├── PngSuite.LICENSE
│   │   ├── primary
│   │   │   ├── basi0g01.png
│   │   │   ├── basi0g02.png
│   │   │   ├── basi0g04.png
│   │   │   ├── basi0g08.png
│   │   │   ├── basi2c08.png
│   │   │   ├── basi3p01.png
│   │   │   ├── basi3p02.png
│   │   │   ├── basi3p04.png
│   │   │   ├── basi3p08.png
│   │   │   ├── basi4a08.png
│   │   │   ├── basi6a08.png
│   │   │   ├── basn0g01.png
│   │   │   ├── basn0g02.png
│   │   │   ├── basn0g04.png
│   │   │   ├── basn0g08.png
│   │   │   ├── basn2c08.png
│   │   │   ├── basn3p01.png
│   │   │   ├── basn3p02.png
│   │   │   ├── basn3p04.png
│   │   │   ├── basn3p08.png
│   │   │   ├── basn4a08.png
│   │   │   ├── basn6a08.png
│   │   │   ├── bgai4a08.png
│   │   │   ├── bgan6a08.png
│   │   │   ├── bgbn4a08.png
│   │   │   ├── bgwn6a08.png
│   │   │   ├── s01i3p01.png
│   │   │   ├── s01n3p01.png
│   │   │   ├── s02i3p01.png
│   │   │   ├── s02n3p01.png
│   │   │   ├── s03i3p01.png
│   │   │   ├── s03n3p01.png
│   │   │   ├── s04i3p01.png
│   │   │   ├── s04n3p01.png
│   │   │   ├── s05i3p02.png
│   │   │   ├── s05n3p02.png
│   │   │   ├── s06i3p02.png
│   │   │   ├── s06n3p02.png
│   │   │   ├── s07i3p02.png
│   │   │   ├── s07n3p02.png
│   │   │   ├── s08i3p02.png
│   │   │   ├── s08n3p02.png
│   │   │   ├── s09i3p02.png
│   │   │   ├── s09n3p02.png
│   │   │   ├── s32i3p04.png
│   │   │   ├── s32n3p04.png
│   │   │   ├── s33i3p04.png
│   │   │   ├── s33n3p04.png
│   │   │   ├── s34i3p04.png
│   │   │   ├── s34n3p04.png
│   │   │   ├── s35i3p04.png
│   │   │   ├── s35n3p04.png
│   │   │   ├── s36i3p04.png
│   │   │   ├── s36n3p04.png
│   │   │   ├── s37i3p04.png
│   │   │   ├── s37n3p04.png
│   │   │   ├── s38i3p04.png
│   │   │   ├── s38n3p04.png
│   │   │   ├── s39i3p04.png
│   │   │   ├── s39n3p04.png
│   │   │   ├── s40i3p04.png
│   │   │   ├── s40n3p04.png
│   │   │   ├── tbbn0g04.png
│   │   │   ├── tbbn3p08.png
│   │   │   ├── tbgn3p08.png
│   │   │   ├── tbrn2c08.png
│   │   │   ├── tbwn3p08.png
│   │   │   ├── tbyn3p08.png
│   │   │   ├── tm3n3p02.png
│   │   │   ├── tp0n0g08.png
│   │   │   ├── tp0n2c08.png
│   │   │   ├── tp0n3p08.png
│   │   │   ├── tp1n3p08.png
│   │   │   ├── z00n2c08.png
│   │   │   ├── z03n2c08.png
│   │   │   ├── z06n2c08.png
│   │   │   └── z09n2c08.png
│   │   ├── primary_check
│   │   │   ├── basi0g01.png
│   │   │   ├── basi0g02.png
│   │   │   ├── basi0g04.png
│   │   │   ├── basi0g08.png
│   │   │   ├── basi2c08.png
│   │   │   ├── basi3p01.png
│   │   │   ├── basi3p02.png
│   │   │   ├── basi3p04.png
│   │   │   ├── basi3p08.png
│   │   │   ├── basi4a08.png
│   │   │   ├── basi6a08.png
│   │   │   ├── basn0g01.png
│   │   │   ├── basn0g02.png
│   │   │   ├── basn0g04.png
│   │   │   ├── basn0g08.png
│   │   │   ├── basn2c08.png
│   │   │   ├── basn3p01.png
│   │   │   ├── basn3p02.png
│   │   │   ├── basn3p04.png
│   │   │   ├── basn3p08.png
│   │   │   ├── basn4a08.png
│   │   │   ├── basn6a08.png
│   │   │   ├── bgai4a08.png
│   │   │   ├── bgan6a08.png
│   │   │   ├── bgbn4a08.png
│   │   │   ├── bgwn6a08.png
│   │   │   ├── s01i3p01.png
│   │   │   ├── s01n3p01.png
│   │   │   ├── s02i3p01.png
│   │   │   ├── s02n3p01.png
│   │   │   ├── s03i3p01.png
│   │   │   ├── s03n3p01.png
│   │   │   ├── s04i3p01.png
│   │   │   ├── s04n3p01.png
│   │   │   ├── s05i3p02.png
│   │   │   ├── s05n3p02.png
│   │   │   ├── s06i3p02.png
│   │   │   ├── s06n3p02.png
│   │   │   ├── s07i3p02.png
│   │   │   ├── s07n3p02.png
│   │   │   ├── s08i3p02.png
│   │   │   ├── s08n3p02.png
│   │   │   ├── s09i3p02.png
│   │   │   ├── s09n3p02.png
│   │   │   ├── s32i3p04.png
│   │   │   ├── s32n3p04.png
│   │   │   ├── s33i3p04.png
│   │   │   ├── s33n3p04.png
│   │   │   ├── s34i3p04.png
│   │   │   ├── s34n3p04.png
│   │   │   ├── s35i3p04.png
│   │   │   ├── s35n3p04.png
│   │   │   ├── s36i3p04.png
│   │   │   ├── s36n3p04.png
│   │   │   ├── s37i3p04.png
│   │   │   ├── s37n3p04.png
│   │   │   ├── s38i3p04.png
│   │   │   ├── s38n3p04.png
│   │   │   ├── s39i3p04.png
│   │   │   ├── s39n3p04.png
│   │   │   ├── s40i3p04.png
│   │   │   ├── s40n3p04.png
│   │   │   ├── tbbn0g04.png
│   │   │   ├── tbbn3p08.png
│   │   │   ├── tbgn3p08.png
│   │   │   ├── tbrn2c08.png
│   │   │   ├── tbwn3p08.png
│   │   │   ├── tbyn3p08.png
│   │   │   ├── tm3n3p02.png
│   │   │   ├── tp0n0g08.png
│   │   │   ├── tp0n2c08.png
│   │   │   ├── tp0n3p08.png
│   │   │   ├── tp1n3p08.png
│   │   │   ├── z00n2c08.png
│   │   │   ├── z03n2c08.png
│   │   │   ├── z06n2c08.png
│   │   │   └── z09n2c08.png
│   │   └── unused
│   │   ├── ccwn2c08.png
│   │   ├── ccwn3p08.png
│   │   ├── cdfn2c08.png
│   │   ├── cdhn2c08.png
│   │   ├── cdsn2c08.png
│   │   ├── cdun2c08.png
│   │   ├── ch1n3p04.png
│   │   ├── ch2n3p08.png
│   │   ├── cm0n0g04.png
│   │   ├── cm7n0g04.png
│   │   ├── cm9n0g04.png
│   │   ├── cs3n2c16.png
│   │   ├── cs3n3p08.png
│   │   ├── cs5n2c08.png
│   │   ├── cs5n3p08.png
│   │   ├── cs8n2c08.png
│   │   ├── cs8n3p08.png
│   │   ├── ct0n0g04.png
│   │   ├── ct1n0g04.png
│   │   ├── cten0g04.png
│   │   ├── ctfn0g04.png
│   │   ├── ctgn0g04.png
│   │   ├── cthn0g04.png
│   │   ├── ctjn0g04.png
│   │   ├── ctzn0g04.png
│   │   ├── f00n0g08.png
│   │   ├── f00n2c08.png
│   │   ├── f01n0g08.png
│   │   ├── f01n2c08.png
│   │   ├── f02n0g08.png
│   │   ├── f02n2c08.png
│   │   ├── f03n0g08.png
│   │   ├── f03n2c08.png
│   │   ├── f04n0g08.png
│   │   ├── f04n2c08.png
│   │   ├── f99n0g04.png
│   │   ├── g03n0g16.png
│   │   ├── g03n2c08.png
│   │   ├── g03n3p04.png
│   │   ├── g04n0g16.png
│   │   ├── g04n2c08.png
│   │   ├── g04n3p04.png
│   │   ├── g05n0g16.png
│   │   ├── g05n2c08.png
│   │   ├── g05n3p04.png
│   │   ├── g07n0g16.png
│   │   ├── g07n2c08.png
│   │   ├── g07n3p04.png
│   │   ├── g10n0g16.png
│   │   ├── g10n2c08.png
│   │   ├── g10n3p04.png
│   │   ├── g25n0g16.png
│   │   ├── g25n2c08.png
│   │   ├── g25n3p04.png
│   │   ├── pp0n2c16.png
│   │   ├── pp0n6a08.png
│   │   ├── ps1n0g08.png
│   │   ├── ps1n2c16.png
│   │   ├── ps2n0g08.png
│   │   └── ps2n2c16.png
│   ├── test_image.h
│   ├── test_large_thread_count.h
│   ├── test_lrn_layer.h
│   ├── test_max_pooling_layer.h
│   ├── test_models.h
│   ├── test_network.h
│   ├── test_nodes.h
│   ├── test_no_duplicate_symbols.cpp
│   ├── test_power_layer.h
│   ├── test_quantization.h
│   ├── test_quantized_convolutional_layer.h
│   ├── test_quantized_deconvolutional_layer.h
│   ├── test_quantized_fully_connected_layer.h
│   ├── test_serialization.h
│   ├── test_slice_layer.h
│   ├── test_target_cost.h
│   └── test_tensor.h
├── third_party
│   ├── CLCudaAPI
│   │   ├── clpp11.h
│   │   └── cupp11.h
│   ├── cl_kernels
│   │   ├── activation.cl
│   │   ├── auxiliary.cl
│   │   ├── batch_reindex.cl
│   │   ├── benchmark.cl
│   │   ├── bias.cl
│   │   ├── bnll.cl
│   │   ├── channel.cl
│   │   ├── concat.cl
│   │   ├── contrastive_loss.cl
│   │   ├── conv_layer_spatial.cl
│   │   ├── conv_spatial_helper.cl
│   │   ├── crop.cl
│   │   ├── dropout.cl
│   │   ├── eltwise.cl
│   │   ├── elu.cl
│   │   ├── embed.cl
│   │   ├── fft.cl
│   │   ├── fillbuffer.cl
│   │   ├── im2col.cl
│   │   ├── im2col_nd.cl
│   │   ├── lrn.cl
│   │   ├── lstm_unit.cl
│   │   ├── math.cl
│   │   ├── mergecrop.cl
│   │   ├── pooling.cl
│   │   ├── pooling_nd.cl
│   │   ├── pooling_sk.cl
│   │   ├── slice.cl
│   │   ├── softmax_loss.cl
│   │   ├── solvers.cl
│   │   └── tile.cl
│   ├── cpplint.py
│   ├── gemmlowp
│   │   ├── eight_bit_int_gemm
│   │   │   ├── eight_bit_int_gemm.cc
│   │   │   └── eight_bit_int_gemm.h
│   │   ├── internal
│   │   │   ├── allocator.h
│   │   │   ├── block_params.h
│   │   │   ├── common.h
│   │   │   ├── compute.h
│   │   │   ├── fixedpoint.h
│   │   │   ├── fixedpoint_neon.h
│   │   │   ├── iterator.h
│   │   │   ├── kernel_default.h
│   │   │   ├── kernel.h
│   │   │   ├── kernel_neon.h
│   │   │   ├── kernel_reference.h
│   │   │   ├── kernel_SSE.h
│   │   │   ├── multi_thread_gemm.h
│   │   │   ├── output.h
│   │   │   ├── output_neon.h
│   │   │   ├── pack.h
│   │   │   ├── pack_neon.h
│   │   │   ├── pack_SSE.h
│   │   │   ├── single_thread_gemm.h
│   │   │   ├── unpack.h
│   │   │   └── unpack_neon.h
│   │   ├── meta
│   │   │   ├── generators
│   │   │   │   ├── cc_emitter.py
│   │   │   │   ├── gemm_MxNxK.py
│   │   │   │   ├── gemv_1xMxK.py
│   │   │   │   ├── meta_arm_32.py
│   │   │   │   ├── meta_arm_64.py
│   │   │   │   ├── meta_arm_common.py
│   │   │   │   ├── meta.py
│   │   │   │   ├── mul_1x8_Mx8_neon.py
│   │   │   │   ├── mul_Nx8_Mx8_neon.py
│   │   │   │   ├── neon_emitter_64.py
│   │   │   │   ├── neon_emitter.py
│   │   │   │   ├── qnt_Nx8_neon.py
│   │   │   │   └── zip_Nx8_neon.py
│   │   │   ├── multi_thread_common.h
│   │   │   ├── multi_thread_gemm.h
│   │   │   ├── multi_thread_gemv.h
│   │   │   ├── operations_common.h
│   │   │   ├── README
│   │   │   ├── single_thread_gemm_arm32.h
│   │   │   ├── single_thread_gemm_arm64.h
│   │   │   └── single_thread_gemm.h
│   │   ├── profiling
│   │   │   ├── instrumentation.h
│   │   │   └── profiler.h
│   │   └── public
│   │   ├── bit_depth.h
│   │   ├── gemmlowp.h
│   │   ├── map.h
│   │   ├── output_stages.h
│   │   └── reference_gemm.h
│   └── stb
│   ├── stb_image.h
│   ├── stb_image_resize.h
│   └── stb_image_write.h
├── tiny_dnn
│   ├── activations
│   │   └── activation_function.h
│   ├── config.h
│   ├── core
│   │   ├── backend_avx.h
│   │   ├── backend_dnn.h
│   │   ├── backend.h
│   │   ├── backend_nnp.h
│   │   ├── backend_tiny.h
│   │   ├── framework
│   │   │   ├── device.fwd.h
│   │   │   ├── device.h
│   │   │   ├── op_kernel.h
│   │   │   ├── program.h
│   │   │   ├── program_manager.h
│   │   │   └── tensor.h
│   │   ├── kernels
│   │   │   ├── avx_deconv2d_back_kernel.h
│   │   │   ├── avx_deconv2d_kernel.h
│   │   │   ├── avx_kernel_common.h
│   │   │   ├── conv2d_grad_op_avx.h
│   │   │   ├── conv2d_grad_op.h
│   │   │   ├── conv2d_op_avx.h
│   │   │   ├── conv2d_op.h
│   │   │   ├── conv2d_op_internal.h
│   │   │   ├── conv2d_op_libdnn.h
│   │   │   ├── conv2d_op_nnpack.h
│   │   │   ├── conv2d_op_opencl.h
│   │   │   ├── fully_connected_grad_op.h
│   │   │   ├── fully_connected_op_avx.h
│   │   │   ├── fully_connected_op.h
│   │   │   ├── fully_connected_op_internal.h
│   │   │   ├── fully_connected_op_nnpack.h
│   │   │   ├── maxpool_grad_op.h
│   │   │   ├── maxpool_op_avx.h
│   │   │   ├── maxpool_op.h
│   │   │   ├── maxpool_op_internal.h
│   │   │   ├── maxpool_op_nnpack.h
│   │   │   ├── nnp_deconv2d_kernel.h
│   │   │   ├── tiny_deconv2d_back_kernel.h
│   │   │   ├── tiny_deconv2d_kernel.h
│   │   │   ├── tiny_quantization_kernel.h
│   │   │   ├── tiny_quantized_conv2d_kernel.h
│   │   │   ├── tiny_quantized_deconv2d_kernel.h
│   │   │   ├── tiny_quantized_fully_connected_kernel.h
│   │   │   └── tiny_quantized_matmul_kernel.h
│   │   ├── params
│   │   │   ├── conv_params.h
│   │   │   ├── deconv_params.h
│   │   │   ├── fully_params.h
│   │   │   ├── maxpool_params.h
│   │   │   └── params.h
│   │   └── session.h
│   ├── io
│   │   ├── caffe
│   │   │   ├── caffe.proto
│   │   │   ├── layer_factory.h
│   │   │   └── layer_factory_impl.h
│   │   ├── cifar10_parser.h
│   │   ├── display.h
│   │   ├── layer_factory.h
│   │   └── mnist_parser.h
│   ├── layers
│   │   ├── arithmetic_layer.h
│   │   ├── average_pooling_layer.h
│   │   ├── average_unpooling_layer.h
│   │   ├── batch_normalization_layer.h
│   │   ├── concat_layer.h
│   │   ├── convolutional_layer.h
│   │   ├── deconvolutional_layer.h
│   │   ├── dropout_layer.h
│   │   ├── feedforward_layer.h
│   │   ├── fully_connected_layer.h
│   │   ├── input_layer.h
│   │   ├── layer.h
│   │   ├── layers.h
│   │   ├── linear_layer.h
│   │   ├── lrn_layer.h
│   │   ├── max_pooling_layer.h
│   │   ├── max_unpooling_layer.h
│   │   ├── partial_connected_layer.h
│   │   ├── power_layer.h
│   │   ├── quantized_convolutional_layer.h
│   │   ├── quantized_deconvolutional_layer.h
│   │   ├── quantized_fully_connected_layer.h
│   │   └── slice_layer.h
│   ├── lossfunctions
│   │   └── loss_function.h
│   ├── models
│   │   └── alexnet.h
│   ├── network.h
│   ├── node.h
│   ├── nodes.h
│   ├── optimizers
│   │   └── optimizer.h
│   ├── tiny_dnn.h
│   └── util
│   ├── aligned_allocator.h
│   ├── colored_print.h
│   ├── deform.h
│   ├── deserialization_helper.h
│   ├── graph_visualizer.h
│   ├── image.h
│   ├── macro.h
│   ├── math_functions.h
│   ├── nn_error.h
│   ├── parallel_for.h
│   ├── product.h
│   ├── random.h
│   ├── serialization_helper.h
│   ├── serialization_layer_list.h
│   ├── target_cost.h
│   ├── util.h
│   └── weight_init.h
└── vc
├── vc12
│   ├── tiny_cnn.sln
│   ├── tiny_cnn_test.vcxproj
│   └── tiny_cnn.vcxproj
└── vc14
├── 2653-9246-1821-1976
├── 2952-0039-1819-5325
├── tiny_cnn.sln
├── tiny_cnn_test.vcxproj
├── tiny_cnn.vcxproj
└── tiny_cnn.vcxproj.filters

70 directories, 648 files

标签:

实例下载地址

opencv_contrib编译所需的tiny-dnn包

不能下载?内容有错? 点击这里报错 + 投诉 + 提问

好例子网口号:伸出你的我的手 — 分享

网友评论

发表评论

(您的评论需要经过审核才能显示)

查看所有0条评论>>

小贴士

感谢您为本站写下的评论,您的评论对其它用户来说具有重要的参考价值,所以请认真填写。

  • 类似“顶”、“沙发”之类没有营养的文字,对勤劳贡献的楼主来说是令人沮丧的反馈信息。
  • 相信您也不想看到一排文字/表情墙,所以请不要反馈意义不大的重复字符,也请尽量不要纯表情的回复。
  • 提问之前请再仔细看一遍楼主的说明,或许是您遗漏了。
  • 请勿到处挖坑绊人、招贴广告。既占空间让人厌烦,又没人会搭理,于人于己都无利。

关于好例子网

本站旨在为广大IT学习爱好者提供一个非营利性互相学习交流分享平台。本站所有资源都可以被免费获取学习研究。本站资源来自网友分享,对搜索内容的合法性不具有预见性、识别性、控制性,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,平台无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、安全性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论平台是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二与二十三条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,点此联系我们。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明

;
报警