...

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 ...

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 : ...

ILSVRC12 数据集下载 http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_test.tar http ...

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 ...

当训练好一个model之后，我们通常会根据这个model最终的loss和在验证集上的accuracy来判断它的好坏。但是，对于分类问题，我们如果只是知道整体的分类正确率 显然还不够，所以只有知道模型对于每一类的分类结果以及正确率这样才能更好的理解这个模型。 下面就是一个用训练好的模型 ...

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 　　1)准备数据集 　　 2)数据转换为lmdb格式 　　 3)计算均值并保存（非必需） 　　4)创建模型 ...

学习caffe第一天，用SSD上上手。 我的根目录$caffe_root为/home/gpu/ljy/caffe 一、运行SSD示例代码 1.到https://github.com/weiliu89/caffe.git下载caffe-ssd代码，是一个caffe ...