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 ...
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 studio 和caffe cpu版本 環境搭建請看我另一篇博客:http: www.cnblogs.com wmr articles .html 下面寫寫具體實驗流程: .首先把比賽平台下的數據集下載放到caffe master路徑下data文件夾中,如圖: 首 ...
2018-05-10 23:38 0 2094 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
Caffe是目前深度學習比較優秀好用的一個開源庫,采樣c++和CUDA實現,具有速度快,模型定義方便等優點。學習了幾天過后,發現也有一個不方便的地方,就是在我的程序中調用Caffe做圖像分類沒有直接的接口。Caffe的數據層可以從數據庫(支持leveldb、lmdb、hdf5)、圖片、和內存中讀入 ...
(比如物體檢測和分割),都可以被歸結為圖像分類問題。 舉個例子體會一下: 以下圖為例,圖像分類模型 ...
AlexNet 大致框架AlexNet是深度神經網絡的開山之作,其中包括前五層是卷積層、三層的全連接層、和softmax層分類。其中使用了ReLU激活函數、局部響應歸一化、重疊池化、在最后一層的全連接上dropout。 優點:使得速度變快,使用relu激活函數,使用重疊池化,droupout ...
今天看到一篇文章 Google’s Image Classification Model is now Free to Learn 說是狗狗的機器學習速成課程(Machine Lear ...
圖像分類 本教程源代碼目錄在book/image_classification,初次使用請您參考Book文檔使用說明。 #說明: 1.硬件環境要求: 本文可支持在CPU、GPU下運行 2.Docker鏡像支持的CUDA/cuDNN版本: 如果使用了Docker運行Book,請注意:這里所提 ...