平台环境: win10 64位 caffe-master vs2013 Matlab2016a 第一步: 打开\caffe-master\windows下的CommonSettings.props文件, 更改MatlabSupport,改成true(即支持Matlab接口 ...
前期准备:文件夹train:此文件夹中按类别分好子文件夹,各子文件夹里存放相应图片文件夹test:同train,有多少类就有多少个子文件夹trainlabels.txt : 存的是训练集的标签testlables.txt: 存的是测试集的标签 特别注意:文件的路径以及文件名要对应 第一步 生成train文件夹和test文件夹以及标签文件。本文用的是matlab对数据集进行读取,然后输出图片到相应文 ...
2017-04-21 16:12 0 2639 推荐指数:
平台环境: win10 64位 caffe-master vs2013 Matlab2016a 第一步: 打开\caffe-master\windows下的CommonSettings.props文件, 更改MatlabSupport,改成true(即支持Matlab接口 ...
\data\mnist下 如图: 第二步: 转换成caffe需要的数据格式,此处转换 ...
1 图片信息的转换 在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb;不是常见的jpg,jpeg,png,tif等格式;因此,需要进行格式转换,通过输入你自己的图片目录(下有的大量图片)转换成一个lmdb库文件输出;这个过程一般由caffe工具convert_imageset完成 ...
在深度学习的实际应用中,我们经常用到的原始数据是图片文件,如jpg,jpeg,png,tif等格式的,而且有可能图片的大小还不一致。而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb,因此就产生了这样的一个问题:如何从原始图片文件转换成caffe中能够运行的db(leveldb/lmdb ...
此篇讲述在matlab中,如何将训练好的model用于图像分类。将以mnist为例,主要用到caffe-master\matlab\demo 下的classification_demo.m ,可参考我之前的博客 【caffe-windows】 caffe-master ...
此篇是利用matlab对caffemodel的卷积核进行可视化。只介绍了卷积核的可视化,不涉及特征图的可视化。 是参考此博客: http://blog.csdn.net/zb1165048017 ...
classification_demo.m 是个很好的学习资料,了解这个代码之后,就能在matlab里用训练好的model对输入图像进行分类了,而且我在里边还学到了oversample的实例,终于了解数据增强是个怎么回事。 caffe-master\matlab\demo ...
本教程尽量详细,大多步骤都有图,如果运行出错,请先对照自己的文件是否和图上的一样,包括标点啊,空格啊,斜杠,反斜杠啊之类的小细节。 本例程是在 win10 64位 caffe-master vs2013下进行的,并且已经配置GPU版本,若用CPU,则在 ...