caffe项目实践：实现YOLO对物体进行检测

这是一个18年毕业本科生的一个毕设题目，项目还没有完成，在这里会记录下在caffe上实现YOLO的过程。欢迎大家和我交流！

20171123-前期准备：

1. 首先当然是YOLO作者的自留地：darknet
2. 一位在caffe添加了自己写的层
3. YOLO算法的Caffe实现
4. caffe 添加YOLO新层Leaky Layer
5. 在微软caffe上实现yolov1的训练和预测（windows cpu）
   github上关于caffe-yolo项目
   https://github.com/hojel/caffe-yolo-model
   https://github.com/yeahkun/caffe-yolo
   https://github.com/xingwangsfu/caffe-yolo
   大致看了一下以后感觉要看一下caffe 的源码，添加一些caffe目前没有的层和改变caffe最后的激活函数。

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20171124-阅读caffe源码教程：
caffe源码解析的三个博客分享
caffe目录结构 及 caffe源码文件说明

1. 学习了解有关C++的基础知识，编写自己需要的layer。 （c++相关课程，请大家也多多推荐哦）
2. 调研目前业界常用的物体检测的开放样本集并收集整理。
3. 制定一个选取负样本的策略。

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～20171220：
之前几天主要完成到工作:

1. 完成正样本制作1.5w张，负样本制作0.05w张;
2. 在ubuntu环境下搭建caffe（ubuntu16.04+cuda+cuDNN+anacoda3+caffe）