本文详细介绍，如何用caffe跑自己的图像数据用于分类。 1 首先需要安装过程见 http://www.cnblogs.com/love6tao/p/5706830.html 同时依据上面教程，生成了caffe.exe 2 构建自己的数据集。分为train和val 两个数据集，本次实验为2分类 ...

在caffe上跑自己的数据 本文介绍如何使用caffe对自己的图像数据进行分类。 1 图片数据库准备 由于图片数据收集比较费时，为了简单说明，我用了两类，dog和bird，每种约300张。train200张，val100张。 新建一个文件夹mine，放自己的数据，在mine文件夹下新建 ...

在windows下用caffe跑ImageNet 使用caffe主要分为三大步： 【1】用convert_imageset.exe把图片数据库转换为.lmdb或者.leveldb的格式。 【2】用compute_image_mean.exe进行取均值的预处理，生成.binaryproto文件 ...

装好caffe之后，下面我们来跑它自带的第一个例子，在mnist进行实验，参见http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html （1）caffe在mnist自带的是使用leNet的网络结构。 1.简介 ...

运行caffe自带的mnist实例教程 本文结合几篇博文总结下来的，附上其中一篇原博文链接以供参考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_168effc7e0102xjr1.html 1、先进入caffe文件目录，(指令：cd ./caffe)，再用data ...

1 前言 Caffe对于像我这样的初学者来说是一款非常容易上手的深度学习框架。关于用Caffe跑自己的数据这样的博客已经非常多，感谢前辈们为我们提供的这么好的学习资源。这里我主要结合我所在的行业，说下如何对跑通具有多通道多格式的遥感数据。 2 数据准备 Caffe封装的非常好，要想 ...

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。 第一步： 官网下载mnist数据 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/，共4个文件，解压放到caffe ...

转自：http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5469942.html 编译完caffe后，在D:\caffe\caffe-master\caffe-master\build\x64\Release 中有caffe.exe 训练篇 1 *.sh文件如何执行 ...