本文假設你已經完成了安裝,並可以運行demo.py 不會安裝且用PASCAL VOC數據集的請看另來兩篇博客。 caffe學習一:ubuntu16.04下跑Faster R-CNN demo (基於caffe). (親測有效,記錄經歷兩天的吐血經歷) https ...
參考博客:blog.csdn.net drrlalala article details ,首先在網上下載圖片,貓和狗。直接保存下載該網頁,會生成一個有圖片的文件夾。caffe master data 新建 myselfmyself 新建 train dog cat test dog cat之后將圖片分別復制到文件夾中 ,生成train.txt和test.txt在train文件夾下運行 find ...
2017-03-13 20:54 0 1358 推薦指數:
本文假設你已經完成了安裝,並可以運行demo.py 不會安裝且用PASCAL VOC數據集的請看另來兩篇博客。 caffe學習一:ubuntu16.04下跑Faster R-CNN demo (基於caffe). (親測有效,記錄經歷兩天的吐血經歷) https ...
1.數據集的下載與轉換 1)我們在mnist數據集上做測試,MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burge在這里下載這四個文件: 2)然后解壓生成了以下四個文件 ...
三:使用Caffe訓練Caffemodel並進行圖像分類 上一篇記錄的是如何使用別人訓練好的MNIST數據做訓練測試。上手操作一邊后大致了解了配置文件屬性。這一篇記錄如何使用自己准備的圖片素材做圖像分類。第一篇《實踐詳細篇-Windows下使用VS2015編譯安裝Caffe環境(CPU ONLY ...
Caffe的數據格式采用leveldb或者lmdb格式 本文采用數據為已標定過的彩色圖像,共1000張訓練圖共10個類別,200張測試圖像10個類別,下載地址:http://pan.baidu.com/s/1hsvz4g8。 ps:此處主要描述制作 ...
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 ...
對於訓練好的Caffe 網絡 輸入:彩色or灰度圖片 做minist 下手寫識別分類,不能直接使用,需去除均值圖像,同時將輸入圖像像素歸一化到0-1直接即可。 #include <caffe/caffe ...
1.配置環境 參考上一篇博客:cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04 python3 docker 安裝 caffe 2.准備數據 2.1 獲取數據 這次是要做一個車身條幅檢測的項目。大部分數據從百度圖片爬取,少量通過微博或者截取視頻幀獲取。因為違規的車身 ...
默認caffe已經編譯好了,並且編譯好了pycaffe 1 數據准備 首先准備訓練和測試數據集,這里准備兩類數據,分別放在文件夾0和文件夾1中(之所以使用0和1命名數據類別,是因為方便標注數據類別,直接用文件夾的名字即可)。即訓練數據集:/data/train/0、/data/train ...