1.数据获取 在网上选择特定类别,下载相应的若干张图片。可以网页另存或者图片下载器。本例中保存了小狗、菊花、梅花三类各两百多张。 2.重命名 3.更改分辨率 4.获取标签 5.生成 ...
一 前言 本文会详细地阐述caffe windows的配置教程。由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步步来。个人的计划是分成配置和运行官方教程,利用自己的数据集进行训练和利用caffe来实现别人论文中的模型 目前在尝试的是轻量级的SqueezeNet 三步走。不求深度,但求详细。因为说实话caffe windows的配置当初花了挺多时间的,目前貌似还真没 ...
2016-09-10 05:35 25 34757 推荐指数:
1.数据获取 在网上选择特定类别,下载相应的若干张图片。可以网页另存或者图片下载器。本例中保存了小狗、菊花、梅花三类各两百多张。 2.重命名 3.更改分辨率 4.获取标签 5.生成 ...
源码如上↑ mnist的数据集下载好后保存在mnist的文件夹里,main.py里复制粘贴上面的源码应该就能跑了,main.py要放在mnist文件夹的外边,最重要的就是#important下面的两行,keras似乎必须要对标签分类之后才能使用标签。 ...
一个门外汉写的MXNET跑MNIST的例子,三层全连接层最后验证率是97%左右,毕竟是第一个例子,主要就是用来理解MXNet怎么使用。 ...
三:使用Caffe训练Caffemodel并进行图像分类 上一篇记录的是如何使用别人训练好的MNIST数据做训练测试。上手操作一边后大致了解了配置文件属性。这一篇记录如何使用自己准备的图片素材做图像分类。第一篇《实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY ...
1.mnist_train.py 2.mnist_inference.py 3.mnist_test.py 4.predict.py ...
1.数据集的下载与转换 1)我们在mnist数据集上做测试,MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burge在这里下载这四个文件: 2)然后解压生成了以下四个文件 ...
上一篇记录的是学习caffe前的环境准备以及如何创建好自己需要的caffe版本。这一篇记录的是如何使用编译好的caffe做训练mnist数据集,步骤编号延用上一篇 《实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) 》的顺序。 二:使用caffe做图像分类 ...
一、mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集。mnist数据库官方网址为:http://yann.lecun.com ...