上一篇記錄的是學習caffe前的環境准備以及如何創建好自己需要的caffe版本。這一篇記錄的是如何使用編譯好的caffe做訓練mnist數據集，步驟編號延用上一篇 《實踐詳細篇-Windows下使用VS2015編譯安裝Caffe環境(CPU ONLY) 》的順序。 二:使用caffe做圖像分類 ...

利用卷積神經網絡訓練圖像數據分為以下幾個步驟 讀取圖片文件 產生用於訓練的批次 定義訓練的模型（包括初始化參數，卷積、池化層等參數、網絡） 訓練 1 讀取圖片文件 　　這里文件名作為標簽，即類別（其數據類型要確定，后面要轉為tensor類型數據 ...

一、前言 1、前廣泛使用的圖像分類數據集之一是 MNIST 數據集，雖然它是很不錯的基准數據集，但按今天的標准，即使是簡單的模型也能達到95%以上的分類准確率，因此不適合區分強模型和弱模型。 2、為了提高難度，我們將在接下來的章節中討論在2017年發布的性質相似但相對復雜 ...

第5章圖像分類的數據集 在我們實際進入到代碼編寫階段來構建分類器之前，我們首先回顧下在本書中用到的數據集。一些數據集可理想的獲得大於95%的准確率，另一些則還在開放研究階段，還有一些是圖像分類競賽的部分數據集。 現在就對這些數據集進行回顧是很重要的，這樣我們就可以在以后的章節中對我們在使用 ...

前言：最近參加百度點石大賽，完成商家招牌的分類和檢測，把實驗過程簡單記錄下來，具體步驟如下。 環境配置：windows下的visual studio2013和caffe（cpu版本）環境搭建請看我另一篇博客：http://www.cnblogs.com/wmr95/articles ...

　　神經網絡訓練的時候，我們需要將模型保存下來，方便后面繼續訓練或者用訓練好的模型進行測試。因此，我們需要創建一個saver保存模型。 　　訓練好的模型信息會記錄在checkpoint文件中，大致如下： 　　其余還會生成一些文件，分別 ...

pytorch的圖像分類實踐 在學習pytorch的過程中我找到了關於圖像分類的很淺顯的一個教程上一次做的是pytorch的手寫數字圖片識別是灰度圖片，這次是彩色圖片的分類，覺得對於像我這樣的剛剛開始入門pytorch的小白來說很有意義，今天寫篇關於這個圖像分類的博客. 收獲的知識 ...

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 ...