原文:Caffe學習系列(12):訓練和測試自己的圖片

學習caffe的目的,不是簡單的做幾個練習,最終還是要用到自己的實際項目或科研中。因此,本文介紹一下,從自己的原始圖片到lmdb數據,再到訓練和測試模型的整個流程。 一 准備數據 有條件的同學,可以去imagenet的官網http: www.image net.org download images,下載imagenet圖片來訓練。但是我沒有下載,一個原因是注冊賬號的時候,驗證碼始終出不來 聽說是 ...

2015-12-28 17:47 263 95838 推薦指數:

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Caffe學習系列(四)之--訓練自己的模型

前言: 本文章記錄了我將自己的數據集處理並訓練的流程,幫助一些剛入門的學習者,也記錄自己的成長,萬事起於忽微,量變引起質變。 正文: 一、流程   1)准備數據集    2)數據轉換為lmdb格式    3)計算均值並保存(非必需)   4)創建 ...

Tue Apr 18 04:40:00 CST 2017 1 4969
Caffe學習系列(12):不同格式下計算圖片的均值和caffe.proto

均值是所有訓練樣本的均值,減去之后再進行訓練會提高其速度和精度。 1、caffe下的均值 數據格式是二進制的binaryproto,作者提供了計算均值的文件compute_image_mean, 計算均值時調用: 生成的均值文件保存在mean_binaryproto ...

Thu Nov 10 06:07:00 CST 2016 0 1645
caffe訓練測試caffenet

ILSVRC12 數據集下載 http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_test.tar http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb ...

Wed Oct 25 06:55:00 CST 2017 0 2944
Caffe學習系列(23):如何將別人訓練好的model用到自己的數據上

caffe團隊用imagenet圖片進行訓練,迭代30多萬次,訓練出來一個model。這個model將圖片分為1000類,應該是目前為止最好的圖片分類model了。 假設我現在有一些自己的圖片想進行分類,但樣本量太小,可能只有幾百張,而一般深度學習都要求樣本量在1萬以上,因此訓練出來的model ...

Mon Jan 18 01:57:00 CST 2016 67 46295
Caffe學習系列(20):用訓練好的caffemodel來進行分類

caffe程序自帶有一張小貓圖片,存放路徑為caffe根目錄下的 examples/images/cat.jpg, 如果我們想用一個訓練好的caffemodel來對這張圖片進行分類,那該怎么辦呢? 如果不用這張小貓圖片,換一張別的圖片,又該怎么辦呢?如果學會了小貓圖片的分類,那么換成其它圖片,程序 ...

Fri Jan 08 03:49:00 CST 2016 55 78338
Caffe上用SSD訓練測試自己的數據

學習caffe第一天,用SSD上上手。 我的根目錄$caffe_root為/home/gpu/ljy/caffe 一、運行SSD示例代碼 1.到https://github.com/weiliu89/caffe.git下載caffe-ssd代碼,是一個caffe ...

Wed May 17 05:49:00 CST 2017 7 49300
使用caffe測試自己的圖片

第一種方法是測試批量圖片,使用caffe.bin即可,首先要做的是把你的jpg圖片轉換為LMDB的格式,如何轉換呢?用/build/tools/convert_image --resize_width 227 --resize_height 227 圖片所在的目錄 class.txt ...

Thu Aug 11 23:57:00 CST 2016 0 4012
Caffe學習系列(15):計算圖片數據的均值

圖片減去均值后,再進行訓練測試,會提高速度和精度。因此,一般在各種模型中都會有這個操作。 那么這個均值怎么來的呢,實際上就是計算所有訓練樣本的平均值,計算出來后,保存為一個均值文件,在以后的測試中,就可以直接使用這個均值來相減,而不需要對測試圖片重新計算。 一、二進制格式的均值計算 ...

Tue Jan 05 22:56:00 CST 2016 22 38704
 
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