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 ...

經過前面兩篇博文的學習，我們已經訓練好了一個caffemodel模型，並生成了一個deploy.prototxt文件，現在我們就利用這兩個文件來對一個新的圖片進行分類預測。 我們從mnist數據集的test集中隨便找一張圖片，用來進行實驗。 最后輸出 the class ...

1、caffemodel文件 文件名稱為：bvlc_reference_caffenet.caffemodel，文件大小為230M左右，為了代碼的統一，將這個caffemodel文件下載到caffe根目錄下的 models/bvlc_reference_caffenet/ 文件夾下面。可以運行 ...

一、單個圖片進行分類 　　這個比較簡單，在*.bat文件中輸入以下代碼： 設置好相關路徑后，雙擊*.bat文件即可運行。 二、批量對圖片進行分類 　　在對單個圖片進行分類就想知道如何批量對圖片進行分類。自己搜索了一些資料，發現需要調用python，使用python文件實現目的 ...

1.首先要准備幾樣東西： （1）要預測的圖像，需要32×32大小; （2）網絡配置文件，prototxt,以及每個圖像的路徑及其序號。 （3）訓練好的caffemodel以及均值二進制文件，貌似可以定值，需要通過數據訓練計算 ...

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 ...

谷歌在大型圖像數據庫ImageNet上訓練好了一個Inception-v3模型，這個模型我們可以直接用來進來圖像分類。 下載地址：https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models ...

因為畢設需要，我首先是用ffmpeg抽取某個寵物視頻的關鍵幀，然后用caffe對這個關鍵幀中的物體進行分類。 1.抽取關鍵幀的命令： 2.用python編寫腳本，利用在imagenet上訓練的模型分類視頻幀中的物體。 抽取得到的視頻關鍵幀都存放在文件夾"/home ...