原文：caffe---測試模型分類結果並輸出（python ）
當訓練好一個model之后，我們通常會根據這個model最終的loss和在驗證集上的accuracy來判斷它的好壞。但是，對於分類問題，我們如果只是知道整體的分類正確率 顯然還不夠，所以只有知道模型對於每一類的分類結果以及正確率這樣才能更好的理解這個模型。 下面就是一個用訓練好的模型，來對測試集進行測試，並輸出每個樣本的分類結果的實現。 代碼如下： coding utf import os imp ...
2016-09-02 18:38 34 22402 推薦指數：
相關推薦
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 ...
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 ...
分離訓練集測試集 from sklearn.model_selection import train_test_split eg: X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33 ...
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、簡單介紹 vgg和googlenet是2014年imagenet競賽的雙雄，這兩類模型結構有一個共同特點是go deeper。跟googlenet不同的是。vgg繼承了lenet以及alexnet的一些框架。尤其是跟alexnet框架很像。vgg也是5個group的卷積、2層fc圖像 ...
如果不進行可視化，只想得到一個最終的訓練model, 那么代碼非常簡單，如下 : ...