我有興趣在我的C++程序中實現一個卷積神經網絡，在那裏我跟蹤標記的昆蟲（我也使用OpenCV）。我看到人們提到了很多Caffe，Torch和Theano，但我還沒有聽到討論過的SHOGUN Toolbox中的CNN。這個CNN是否運行良好，如果你在C++工作，任何人都會推薦它？我已經通過python中的scikit-neuralnetwork使用Theano來測試一些圖像，並且這很有效，除了不幸的是Theano僅僅是Python。SHOGUN Toolbox卷積神經網絡與Caffe和Theano相比如何？
區別在於速度。 cnn的計算成本很高，所以GPU的實現速度至少比CPU快10倍。 caffe和theano提供了調用CPU或GPU的無縫集成，這對您來說可能並不容易，沒有太多的GPU編程經驗。
其他因素可能存在，包括統一的多人遊戲界面，隨機梯度下降等，但我認爲速度問題是所有這些因素中最爲關鍵的。
幕府將軍也支持NN代碼中使用的一些操作。這雖然正在進行中。此時，其他圖書館可能會更快。我們主要在那裏建立這些網絡，以便能夠輕鬆地將它們與工具箱中的其他算法進行比較。
但是，它的好處是可以從大量語言中使用它（而在內部執行C++代碼） - 如果您不想使用python，則可以使用它。
這裏有一些IPython的筆記本電腦，你可以使用作爲基礎進行比較：
我們感謝任何經驗共享。幕府將軍正在不斷髮展，特別是神經網絡吸引了很多人蔘與其中，所以期待事情的改變。如果你有興趣幫助GPU-fying將軍，請告訴我們。
我們沒有辦法告訴。如果Python只對你不起作用，測試SHOGUN並看看你是否得到足夠好的結果。如果沒有，重複其他人。 – IVlad
我有興趣聽到使用SHOGUN工具箱的人的意見，並可以評論它是否有用，以及它們是否已經成功實施了CNN。 –