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 ...

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程序自带有一张小猫图片，存放路径为caffe根目录下的 examples/images/cat.jpg, 如果我们想用一个训练好的caffemodel来对这张图片进行分类，那该怎么办呢？ 如果不用这张小猫图片，换一张别的图片，又该怎么办呢？如果学会了小猫图片的分类，那么换成其它图片，程序 ...

脚本文件进行下载： 2、均值文件。 有了caffemodel文件，就需要对应的均值文件 ...

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。 1.抽取关键帧的命令： 2.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 ...

在经过前面Caffe框架的搭建以及caffe基本框架的了解之后，接下来就要回到正题：使用caffe来进行模型的训练。 但如果对caffe并不是特别熟悉的话，从头开始训练一个模型会花费很多时间和精力，需要对整个caffe框架有一个很清楚的了解，难度比较高；同时，在使用数据迭代训练自己模型时会耗费 ...

实验时要对多个NN模型进行对比，依次加载直到第8个模型时，发现运行速度明显变慢而且电脑开始卡顿，查看内存占用90+%。 原因：使用过的NN模型还会保存在内存，继续加载一方面使新模型加载特别特别慢，另一方面是模型计算速度也会下降很多。 解决方法：加载新模型之前把旧的模型撤掉 ...

一、单个图片进行分类 　　这个比较简单，在*.bat文件中输入以下代码： 设置好相关路径后，双击*.bat文件即可运行。 二、批量对图片进行分类 　　在对单个图片进行分类就想知道如何批量对图片进行分类。自己搜索了一些资料，发现需要调用python，使用python文件实现目的 ...