Merge pull request #91 from kloudkl/plot_training_log

plot training/test measures against iterations/time
create mnist leveldb as separate script

Remove trailing whitespace in example gnuplot script

Add python matplotlib example to plot the training log

Add gnuplot example to plot the training log

Update script to parse log format that contains test iteration

Print iteration along with every test score in Solver::Test

Extract elapsed seconds since the start of solving from training log

Extract learning rate from training log

replace bundled install instructions with link to site

Merge pull request #90 from sguada/parselog

Polish log parsing script

Use sed instead of awk to find the Iteration

Update parselog.sh

Removed parameters

Extract Iteration from log instead of computing it from parameters

Merge pull request #89 from sguada/parselog

Added bash script to parse log

Added bash script to parse log and extract training loss, and test loss and accuracy

Merge pull request #83 from sguada/net_speed

Add benchmarks

More detailed net_speed_benchmark

fix path problem in train_mnist.sh

Merge pull request #70 from petewarden/buffer-overflow

Fix for buffer overflow problem with long filenames when setting up the LevelDB

Merge pull request #72 from sguada/solver_device_id

Rename devicequery.cpp to device_query.cpp

Rename devicequery.cpp to device_query.cpp

Match filename and usage

Fix for buffer overflow problem with long filenames when setting up the LevelDB

Merge pull request #69 from sguada/solver_device_id

set device in solver config

Update solver.cpp

Added these two conditions before trying SetDevice
param_.solver_mode() && param_.has_device_id()

Update caffe.proto

Update devicequery.cpp

Changed Copyright

Added device_query.cpp to examples/ to get basic information about the current GPU device or other device_id

Added device_id to solver.prototxt and to solver.cpp

fix flatten layer backwards to dummy return

removing Makefile.config

os x installation instructions

Makefile.config removed in favor of .example file
with more verbose explanations of paths.

remove linking against mkl_intel_thread: unneeded
and gives hard-to-debug errors on os x

Merge pull request #62 from viirya/master

Fix example path + set number of CUDA threads according to architecture

Fix test_data_layer segfault by adding destructor to join pthread

note pretrained model licensing: academic / non-commercial use only

read single input, load/save csv, and record windows

Load `--input_file` as a list of image filenames if .txt OR read as CSV
with fields filename,ymin,xmin,ymax,xmax (with labeled header) if .csv.

Save `--output_file` as HDF5 if .h5 or CSV if .csv. For CSV, enumerate
the class probabilities as numbered class fields.

Record crop windows in original image coordinates if `center_only` or
`corners` crop mode selected. Previously, these modes didn't report
locations.

remove outdated reference to input size, debugging print

choose proper thread number per block according to CUDA architecture.

fix program path.

align detector comments to reality

Merge pull request #61 from kloudkl/master

Save the last batch of data in image set conversion

+ comment and output edits

Save the last batch of data in image set conversion

detect by window list

Do window detection on a list of predefined windows by adding a
crop_mode `list` that accepts a path to a text file of format:

    image_filename xmin ymin xmax ymax

replace magic numbers with variable names in comments

fix ImageNet solver max iteration typo

max iteration no. is 450,000 (= 90 epochs)

caught by @SWu
https://github.com/BVLC/caffe/pull/33#issuecomment-33175810

automagically set detection batch size from network

document power_wrapper -> detector in detection notebook

Merge pull request #56 from shelhamer/detection-wrapper

Make detection module for python wrapper

promote power_wrapper to 'detection' submodule

groom power_wrapper flags (cont'd)

note power_wrapper TODOs

generalize power_wrapper to different networks and inputs

generalize from the imagenet reference to other detection networks:
- refactor to configure for a given net and data source
- determine dimensions of net input and output automatically from blobs

groom power_wrapper flags

python lint

ignore distribute dir

give batch size efficiency advice

default power_wrapper batch size to 10 (aeca741a69 cont'd)

default command line arg and function arg to 10
remove global BATCH_SIZE in favor of arg

Merge pull request #51 from sguada/solver_test

Do snapshot after computing loss and test accuracy

Do snapshot after computing loss and test accuracy

include install notes

include intro, license, and citing in README

License under BSD

Caffe is henceforth BSD licensed and welcomes community contributions!

Merge pull request #11 from longjon/master

Python interface to blobs and blob data through boost::python

cleanup whitespace

Merge pull request #29 from kloudkl/master

Separate build, distribute, and src directories + build more cuda archs

Merge pull request #34 from forresti/master

set default power_wrapper batch size to match the imagenet_deploy

compatible out-of-the-box with the ipython notebook tutorial

setting default power_wrapper batch size to match the imagenet_deploy prototxt

Expose params in Python interface

Add Python interface to layer blobs

Add removing distribute directory when make clean

Add make proto target to seperately generate caffe/proto/caffe.pb.h

issue: #22

Seperated build, distribute and source directories

issue: #1

Merge pull request #18 from jeffdonahue/bvlc

change imagenet_val batch size from 200 to intended 50

change imagenet_val batch size from 200 to intended 50

point caffe url to bvlc

bringing license up to date with gh-pages version

updated detection demo notebook with picture of two cats

Merge pull request #10 from sergeyk/selective_search_proposals2

Efficient processing of images, with option to use selective search window proposals

minor edit

selective search notebook and renaming to power_wrapper

fixed bug that renormalized window crops on second resize

center_only and corners modes work correctly

processing images in batch, with option to use selective search window proposals

renaming"

Update README.md

Merge pull request #9 from jeffdonahue/fixflattenbug

fix really stupid bug in flatten layer (and add test that shows the

fix really stupid bug in flatten layer (and add test that shows the
failure case; not sure why CheckGradientExhaustive didn't catch it)

lenet.prototxt loss layer rename

mnist train script

Several changes:

changed the paths for the mnist demo
removed unused fields in SolverParameter
added solver_mode to specify CPU/GPU solving
accordingly, removed the set mode code in the examples code
removed examples/test_read_imagenet since it is trivial
removed get_cifar script since no cifar demo exists.

get_mnist.sh: changed the script to generate leveldb as well.

convert script: spacing

Merge pull request #7 from jeffdonahue/headers

modify makefile to recompile on changes to header files

modify makefile to recompile on changes to header files

Update README.md

Merge pull request #6 from jeffdonahue/flatten

add flatten layer

add flatten layer

net.cpp: LOG to DLOG

io.cpp: changed back CV_LOAD_IMAGE_COLOR for earlier versions of opencv