前言 　　在模型預測過程中，如果將較大的待分類遙感影像直接輸入到網絡模型中會造成內存溢出，故一般將待分類圖像裁剪為一系列較小圖像分別輸入網絡進行預測，然后將預測結果按照裁剪順序拼接成一張最終結果圖像。 原理 如果采用常規的規則格網裁剪然后預測拼接的話效果不好。因為每張圖像塊的邊緣區域的上下文 ...

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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 ...

在經過前面Caffe框架的搭建以及caffe基本框架的了解之后，接下來就要回到正題：使用caffe來進行模型的訓練。 但如果對caffe並不是特別熟悉的話，從頭開始訓練一個模型會花費很多時間和精力，需要對整個caffe框架有一個很清楚的了解，難度比較高；同時，在使用數據迭代訓練自己模型時會耗費 ...

轉載請注明出處： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5783006.html 之前使用的是torch，由於其他人在caffe上面預訓練了inception模型，需要使用caffe的inception模型進行微調。然后網上搜了一下如何將caffe模型 ...

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 ...

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 ...

torch.load('tensors.pt') # 把所有的張量加載到CPU中 torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, lo ...