分成两种情况，一种是公开的训练好的模型，下载后可以使用的，一类是自己训练的模型，需要保存下来，以备今后使用。 如果是第一种情况，则参考 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 使用的是Application ...

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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.hpp> ...

1.文章原文地址 SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation 2.文章摘要 语义分割具有非常广泛的应用，从场景理解、目标相互关系推断到自动驾驶。早期依赖于低水平视觉线索的方法 ...

1.首先要准备几样东西： （1）要预测的图像，需要32×32大小; （2）网络配置文件，prototxt,以及每个图像的路径及其序号。 （3）训练好的caffemodel以及均值二进制文件，貌似可以定值，需要通过数据训练计算 ...

segnet 编译与测试参考：http://sunxg13.github.io/2015/09/10/caffe/http://m.blog.csdn.net/lemianli/article/details/76687508http://blog.h5min.cn/u010069760 ...

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 ...

本节涉及点： 从命令行参数读取需要预测的数据 从文件中读取数据进行预测 从任意字符串中读取数据进行预测 一、从命令行参数读取需要预测的数据 训练神经网络是让神经网络具备可用性，真正使用神经网络时，需要对新的输入数据进行预测， 这些输入数据 不像训练数据那样是有目标值 ...