本节涉及点： 从命令行参数读取需要预测的数据 从文件中读取数据进行预测 从任意字符串中读取数据进行预测 一、从命令行参数读取需要预测的数据 训练神经网络是让神经网络具备可用性，真正使用神经网络时，需要对新的输入数据进行预测， 这些输入数据 不像训练数据那样是有目标值 ...

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 ...

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 ...

分成两种情况，一种是公开的训练好的模型，下载后可以使用的，一类是自己训练的模型，需要保存下来，以备今后使用。 如果是第一种情况，则参考 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 使用的是Application ...

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刚刚安装配置结束，乘热打铁！ （一）环境准备 前面我有两篇文章写到caffe的搭建，第一篇cpu only ，第二篇是在服务器上搭建的，其中第二篇因为硬件环境更佳我们的步骤稍显复杂。其实，第二篇也仅仅是caffe的初步搭建完成，还没有编译python接口，那么下面我们一起搞定 ...

转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5783006.html 之前使用的是torch，由于其他人在caffe上面预训练了inception模型，需要使用caffe的inception模型进行微调。然后网上搜了一下如何将caffe模型 ...

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 ...