Caffe训练好的网络对图像分类
对于训练好的Caffe 网络 输入：彩色or灰度图片 做minist 下手写识别分类，不能直接使用，需去除均值图像，同时将输入图像像素归一化到0-1直接即可。 #include <caffe/caffe ...
原文：【caffe】用训练好的imagenet模型分类图像
因为毕设需要，我首先是用ffmpeg抽取某个宠物视频的关键帧，然后用caffe对这个关键帧中的物体进行分类。 .抽取关键帧的命令： .用python编写脚本，利用在imagenet上训练的模型分类视频帧中的物体。 抽取得到的视频关键帧都存放在文件夹 home sunshineatnoon Downloads dogs dogs 中，利用python的walk函数遍历文件夹中的图像并分类。 代码如下 ...
2015-07-26 16:54 1 5283 推荐指数：
相关推荐
caffe学习笔记（十二）用训练好的模型进行分类
1、caffemodel文件 文件名称为：bvlc_reference_caffenet.caffemodel，文件大小为230M左右，为了代码的统一，将这个caffemodel文件下载到caffe根目录下的 models/bvlc_reference_caffenet/ 文件夹下面。可以运行 ...
tensorflow 1.0 学习：用别人训练好的模型来进行图像分类
谷歌在大型图像数据库ImageNet上训练好了一个Inception-v3模型，这个模型我们可以直接用来进来图像分类。 下载地址：https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models ...
caffe的python接口学习（6）：用训练好的模型（caffemodel）来分类新的图片
经过前面两篇博文的学习，我们已经训练好了一个caffemodel模型，并生成了一个deploy.prototxt文件，现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测。 我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片，用来进行实验。 最后输出 the class ...
caffe 训练imagenet
1.整理得到自己的数据库，并生成自己数据库的列表文件.txt2.将数据库转成lmbp格式3.计算图像均值4.修改网络参数5.得到结果1.整理得到自己的数据库因为前面博文提到的原因，技术水平有限没办法实现主机和虚拟机之间的文件共享，就暂时先用比较麻烦的方法。现在主机上整理好需要的数据集一共四个文件 ...
Caffe学习系列(20)：用训练好的caffemodel来进行分类
实际上是一样的。 开发caffe的贾大牛团队，利用imagenet图片和caffenet模型训练好了 ...
PyTorch ImageNet 基于预训练六大常用图片分类模型的实战
微调 Torchvision 模型 在本教程中，我们将深入探讨如何对 torchvision 模型进行微调和特征提取，所有这些模型都已经预先在1000类的Imagenet数据集上训练完成。本教程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并将直观展示如何微调任意的PyTorch模型。由于每个模型架构 ...