如果不进行可视化,只想得到一个最终的训练model, 那么代码非常简单,如下 : ...
前言: 本文章记录了我将自己的数据集处理并训练的流程,帮助一些刚入门的学习者,也记录自己的成长,万事起于忽微,量变引起质变。 正文: 一 流程 准备数据集 数据转换为lmdb格式 计算均值并保存 非必需 创建模型并编写配置文件 训练和测试 二 实施 一 准备数据集 在深度学习中,数据集准备往往是最难的事情,因为数据涉及隐私 商业等各方面,获取难度很大,不过有很多科研机构公布了供学习使用的数据集,我 ...
2017-04-17 20:40 1 4969 推荐指数:
如果不进行可视化,只想得到一个最终的训练model, 那么代码非常简单,如下 : ...
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 ...
python/draw_net.py, 这个文件,就是用来绘制网络模型的。也就是将网络模型由prototxt变成一张图片。 在绘制之前,需要先安装两个库 1、安装GraphViz 注意,这里用的是apt-get来安装,而不是pip. 2 、安装pydot ...
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 ...
caffe团队用imagenet图片进行训练,迭代30多万次,训练出来一个model。这个model将图片分为1000类,应该是目前为止最好的图片分类model了。 假设我现在有一些自己的图片想进行分类,但样本量太小,可能只有几百张,而一般深度学习都要求样本量在1万以上,因此训练出来的model ...
实际上是一样的。 开发caffe的贾大牛团队,利用imagenet图片和caffenet模型训练好了 ...
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 ...
首先明确预训练好的模型和自己的网络结构是有差异的,预训练模型的参数如何跟自己的网络匹配的呢: 参考官网教程:http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/finetune_flickr_style.html --If we provide ...