前言 　　在模型预测过程中，如果将较大的待分类遥感影像直接输入到网络模型中会造成内存溢出，故一般将待分类图像裁剪为一系列较小图像分别输入网络进行预测，然后将预测结果按照裁剪顺序拼接成一张最终结果图像。 原理 如果采用常规的规则格网裁剪然后预测拼接的话效果不好。因为每张图像块的边缘区域的上下文 ...

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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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

torch.load('tensors.pt') # 把所有的张量加载到CPU中 torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, lo ...