本文详细介绍，如何用caffe跑自己的图像数据用于分类。 1 首先需要安装过程见 http://www.cnblogs.com/love6tao/p/5706830.html 同时依据上面教程，生成了caffe.exe 2 构建自己的数据集。分为train和val 两个数据集，本次实验为2分类 ...

在caffe上跑自己的数据 本文介绍如何使用caffe对自己的图像数据进行分类。 1 图片数据库准备 由于图片数据收集比较费时，为了简单说明，我用了两类，dog和bird，每种约300张。train200张，val100张。 新建一个文件夹mine，放自己的数据，在mine文件夹下新建 ...

在windows下用caffe跑ImageNet 使用caffe主要分为三大步： 【1】用convert_imageset.exe把图片数据库转换为.lmdb或者.leveldb的格式。 【2】用compute_image_mean.exe进行取均值的预处理，生成.binaryproto文件 ...

遥感影像数据的管理（一） 针对遥感影像数据（Remote Sensing Image Data）的高效存储、组织、管理与发布的问题，国内外已经做了大量的相关研究工作，并取得了卓越的成果。今天我想谈一谈其中一类重要的方法是：依托传统关系型数据库构建的海量遥感影像 ...

1986年，美国航空航天局（NASA）定义了一系列数据处理"级别"，用以区分源于其地球观测系统（EOS）卫星获取的影像生成的标准数据产品。给定任何数据产品，我们可以根据其级别来判断其在生产过程中都经过了那些处理流程，这样能够使得用户知道如何更恰当地去使用它。同时，NASA对每个级别做出了简要定义 ...

　 一. 装完caffe当然要来跑跑自带的demo，在examples文件夹下。 先来试试用于手写数字识别的mnist，在 examples/mnist/ 下有需要的代码文件，但是没有图像库。 mnist库有50000个训练样本，10000个测试样本，都是手写数字图像。 　　caffe ...

参考：https://blog.csdn.net/z704630835/article/details/88697165 一、DOTA：A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images 数据集介绍：该数据集一共有15种 ...