学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中。因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程。 一、准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org ...
第一种方法是测试批量图片,使用caffe.bin即可,首先要做的是把你的jpg图片转换为LMDB的格式,如何转换呢 用 build tools convert image resize width resize height 图片所在的目录 class.txt LMDB文件生成的目录 注意是目录 即可,这里class.txt是我自己生成的,内容是每个图片的路径。 得到相应的LMDB目录以后,把这 ...
2016-08-11 15:57 0 4012 推荐指数:
学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中。因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程。 一、准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org ...
这两天真是泪千行。。。 训练网络成功后,为了看下效果,想要测试一下看看。 师兄说写个简单程序就好了。。。结果我几天还没弄出来-- 找了无数教程,最后还是用的denny的代码终于跑出来了 1.首先第一天压根儿不知道测试程序里的prototxt是deploy,还傻乎乎的用train的程序 ...
由于我涉及一个车牌识别系统的项目,计划使用深度学习库caffe对车牌字符进行识别。刚开始接触caffe,打算先将示例中的每个网络模型都拿出来用用,当然这样暴力的使用是不会有好结果的- -||| ,所以这里只是记录一下示例的网络模型使用的步骤,最终测试的准确率就暂且不论了! 一、图片数据库 ...
方法很简单,直接在定义网络的prototxt里面最后加一层就可以了。 这一层定义如下 ...
ILSVRC12 数据集下载 http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_test.tar http ...
只要lmdb文件中是多通道的图片,那么网络就能读取lmdb中多通道图片。(https://github.com/BVLC/caffe/issues/586) 也就是说,接下来我们就能使用python编写生成lmdb的程序了。(http://deepdish.io/2015/04/28 ...
转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 一般我们在使用Caffe的时候,可能需要根据自己的任务需求添加一些自定义的Loss,当然这个Loss可以根据自己的需要来添加。比如在这里我添加 ...
之前那个博客记录了如何实现一个自己的层,这篇教你如何进行层的调试。 首先把你在caffe/src/caffe/layers中你自己层的cpp代码copy到caffe/src/caffe/test中 然后改名(因为我看那个目录里面命名都是这样命名的): 接着就按照这篇博客的做:http ...