原文:如何用Caffe训练自己的网络-探索与试验

现在一直都是用Caffe在跑别人写好的网络,如何运行自定义的网络和图片,是接下来要学习的一点。 . 使用Caffe中自带的网络模型来运行自己的数据集 参考 :http: www.cnblogs.com denny p .html,下面几乎是全文转载,有部分对自己踩过的坑的补充,向原作者致敬 一 准备数据 我去网上找了一些其它的图片来代替,共有 张图片,分为大巴车 恐龙 大象 鲜花和马五个类,每个类 ...

2017-08-08 14:39 1 3077 推荐指数:

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caffe:自己搭建网络训练

1.准备样本   要训练自己的样本,首先需要把样本准备好,需要准备的是训练集和测试集,caffe支持直接使用图片,当然把样本转换为leveldb或lmdb格式的话训练起来会更快一点。这里我先偷个懒,直接使用图片吧 [尴尬.jpg]   训练集和测试集是一样的,不过样本不要重叠。首先我把训练集 ...

Fri Jun 02 21:25:00 CST 2017 0 3031
Caffe训练好的网络对图像分类

对于训练好的Caffe 网络 输入:彩色or灰度图片 做minist 下手写识别分类,不能直接使用,需去除均值图像,同时将输入图像像素归一化到0-1直接即可。 #include <caffe/caffe ...

Tue Sep 06 17:31:00 CST 2016 0 3735
Caffe训练AlexNet网络模型——问题一

训练AlexNet网络时,出现Check failed:datum_height >= crop_size (size vs. 227)错误,具体如下图所示: 根据提示,问题是crop_size的尺寸不匹配,AlexNet网络默认crop_size的尺寸是227*227,而我进行归一化 ...

Fri Mar 10 00:33:00 CST 2017 2 4797
Caffe训练AlexNet网络,精度不高或者为0的问题结果

当我们使用Caffe训练AlexNet网络时,会遇到精度一值在低精度(30%左右)升不上去,或者精度总是为0,如下图所示: 出现这种情况,可以尝试使用以下几个方法解决: 1.数据样本量是否太少,最起码要千张图片样本。 2.在制作训练样本标签时,是否打乱样本顺序,这样在训练时每取 ...

Sat Mar 11 23:35:00 CST 2017 0 3765
caffe + ssd网络训练过程

參考博客:https://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/79106837 1获取源代码:git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git2 进入目录中 :cd caffe 3,git checkout ...

Thu Dec 20 23:08:00 CST 2018 0 737
Caffe训练AlexNet网络模型——问题三

caffe 进行自己的imageNet训练分类:loss一直是87.3365,accuracy一直是0 解决方法: http://blog.csdn.net/jkfdqjjy/article/details/52268565?locationNum=14 知道了原因,解决时 ...

Thu Mar 09 22:23:00 CST 2017 0 2859
CAFFE训练与使用阶段网络设计的不同_1

神经网络中,我们通过最小化神经网络训练网络,所以在训练时最后一层是损失函数层(LOSS), 在测试时我们通过准确率来评价该网络的优劣,因此最后一层是准确率层(ACCURACY)。 但是当我们真正要使用训练好的数据时,我们需要的是网络给我们输入结果,对于分类问题,我们需要获得 ...

Fri Mar 27 06:27:00 CST 2015 1 5399
探索图神经网络网络架构和训练方法

摘要:本文我们将主要介绍各种典型的图神经网络网络架构和训练方法。 本文我们将主要介绍各种典型的图神经网络网络架构和训练方法。文章《A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks》[1]提供了一个全面的图神经网络(GNNs) 概述 ...

Sat Feb 27 19:47:00 CST 2021 0 363
 
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