Caffe学习笔记3

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http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/feature_extraction.html

这篇博客主要是用imagenet的一个网络模型来对自己的图片进行训练和测试

图片下载网址：http://download.csdn.net/detail/hit2015spring/9704947

参考文章：

http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/imagenet.html

1、准备数据，生成样本标签

在caffe/data 文件夹下新建文件夹myself

这篇文章主要是帮助你怎么准备你的数据集，怎么训练你自己的模型尺度，在这个笔记中主要是对自己网上下载的车，马，恐龙，花，进行训练和测试，训练2类各80张，测试各20张，放在/data/myself 目录下的train和val文件夹下，这些图片分类好了

这里面的图像的大小全部为的，可以在终端用命令行，调整图像大小，训练和测试的图像均为

for name in data/myself/val/val_dinosar/*.JPEG; do

convert -resize 256x256\! $name $name

done

给这些图片制作索引标签，生成训练和测试的txt文件，用批量处理工具对这些图片进行处理：在data/myself/ 文件夹下面建立一个label.py的python脚本文件

#<pre name="code"class="python">

#coding:utf-8

'''''

Created on Jul 29, 2016

@author: sgg

'''

"<span style=""font-family:Arial;font-size:18px;"">"

"<span style=""font-size:18px;"">"

import os

def IsSubString(SubStrList,Str):

flag=True

for substr in SubStrList:

if not(substr in Str):

flag=False

return flag

#扫面文件

def GetFileList(FindPath,FlagStr=[]):

FileList=[]

FileNames=os.listdir(FindPath)

if len(FileNames)>0:

for fn in FileNames:

if len(FlagStr)>0:

if IsSubString(FlagStr,fn):

fullfilename=os.path.join(FindPath,fn)

FileList.append(fullfilename)

else:

fullfilename=os.path.join(FindPath,fn)

FileList.append(fullfilename)

if len(FileList)>0:

FileList.sort()

return FileList

train_txt=open('train.txt','w')

#制作标签数据，如果是狗的，标签设置为0，如果是猫的标签为1

imgfile=GetFileList('train/train_dinosar')#将数据集放在与.py文件相同目录下

for img in imgfile:

str1=img+' '+'4'+'\n' #用空格代替转义字符 \t

train_txt.writelines(str1)

imgfile=GetFileList('train/train_ele')

for img in imgfile:

str2=img+' '+'3'+'\n'

train_txt.writelines(str2)

#imgfile=GetFileList('train/train_flower')#将数据集放在与.py文件相同目录下

#for img in imgfile:

# str3=img+' '+'2'+'\n' #用空格代替转义字符 \t

# train_txt.writelines(str3)

#imgfile=GetFileList('train/train_horse')

#for img in imgfile:

# str4=img+' '+'1'+'\n'

# train_txt.writelines(str4)

#imgfile=GetFileList('train/train_truck')

#for img in imgfile:

# str5=img+' '+'0'+'\n'

# train_txt.writelines(str5)

train_txt.close()

#测试集文件列表

test_txt=open('val.txt','w')

#制作标签数据，如果是男的，标签设置为0，如果是女的标签为1

imgfile=GetFileList('val/val_dinosar')#将数据集放在与.py文件相同目录下

for img in imgfile:

str6=img+' '+'4'+'\n'

test_txt.writelines(str6)

imgfile=GetFileList('val/val_ele')

for img in imgfile:

str7=img+' '+'3'+'\n'

test_txt.writelines(str7)

#imgfile=GetFileList('val/val_flower')#将数据集放在与.py文件相同目录下

#for img in imgfile:

# str8=img+' '+'2'+'\n'

# test_txt.writelines(str8)

#imgfile=GetFileList('val/val_horse')

#for img in imgfile:

# str9=img+' '+'1'+'\n'

# test_txt.writelines(str9)

#imgfile=GetFileList('val/val_truck')

#for img in imgfile:

# str10=img+' '+'0'+'\n'

# test_txt.writelines(str10)

test_txt.close()

print("成功生成文件列表")

在终端运行该脚本

python label.py

可以在data/myself/ 文件夹下生成两个txt文件，train.txt和val.txt

2、生成lmdb文件

在caffe/ 文件夹下新建myself文件夹，

从/home/xxx/caffe/examples/imagenet下复制create_imagenet.sh文件到caffe/myself

修改 create_imagenet.sh里面的路径设置

其中：

EXAMPLE =/home/wangshuo/caffe/myself

表示生成的LMDB文件存放的位置

DATA=/home/wangshuo/caffe/data/myself

表示数据标签存放的位置

TRAIN_DATA_ROOT=/home/wangshuo/caffe/data/myself/

VAL_DATA_ROOT=/home/wangshuo/caffe/data/myself/

表示训练和测试数据的位置，注意这里只填到myself这一级的目录。

GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/convert_imageset \

--resize_height=$RESIZE_HEIGHT \

--resize_width=$RESIZE_WIDTH \

--shuffle \

$TRAIN_DATA_ROOT \

$DATA/train.txt \

$EXAMPLE/ilsvrc12_train_lmdb

echo "Creating val lmdb..."

GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/convert_imageset \

--resize_height=$RESIZE_HEIGHT \

--resize_width=$RESIZE_WIDTH \

--shuffle \

$VAL_DATA_ROOT \

$DATA/val.txt \

$EXAMPLE/ilsvrc12_val_lmdb

EXAMPLE/ilsvrc12_val_lmdb

表示生成文件名为ilsvrc12_train_lmdb 和ilsvrc12_val_lmdb

在caffe根目录下运行create_imagenet.sh

./myself/create_imagenet.sh

在caffe/myself文件夹下生成lmdb文件

3、生成均值文件

从caffe/ examples/imagenet/ 拷贝 make_imagenet_mean.sh文件到caffe/myself 文件夹下

修改该文件

EXAMPLE=/home/wangshuo/caffe/myself

##上面生成的lmdb文件目录

DATA=/home/wangshuo/caffe/data/myself

###生成文件所要存放的目录

TOOLS=/home/wangshuo/caffe/build/tools

在caffe根目录下运行该文件

./myself/make_imagenet_mean.sh

在caffe/data/myself 下生成imagenet_mean.binaryproto文件

4、模型定义

复制models/bvlc_reference_caffenet/train_val.prototxt到caffe/myself文件夹，并修改路径

mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto"

source: "examples/imagenet/ilsvrc12_train_lmdb"

mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto"

source: "examples/imagenet/ilsvrc12_val_lmdb"

mean_file: "data/myself/imagenet_mean.binaryproto"

source: "myself/ilsvrc12_train_lmdb"

mean_file: "data/myself/imagenet_mean.binaryproto"

source: "myself/ilsvrc12_val_lmdb"

这里还有一个bitch_size的参数，该参数如果过大，会提示GPU内存不够，在这里我设置为8

复制models/bvlc_reference_caffenet/solver.prototxt到caffe/myself

文件夹下，并修改文件路径

net: "myself/train_val.prototxt" ##模型所在目录

snapshot_prefix: "myself/caffenet_train"##生成的模型参数

test_iter: 1000 是指测试的批次，我们就 20 张照片，设置20就可以了。

test_interval: 1000 是指每 1000 次迭代测试一次，我们改成 500 次测试一次。

base_lr: 0.01 是基础学习率，因为数据量小， 0.01 就会下降太快了，因此改成 0.001

lr_policy: "step"学习率变化

gamma: 0.1 学习率变化的比率

stepsize: 100000 每 100000 次迭代减少学习率

display: 20 每 20 层显示一次

max_iter: 450000 最大迭代次数，

momentum: 0.9 学习的参数，不用变

weight_decay: 0.0005 学习的参数，不用变

snapshot: 10000 每迭代 10000 次显示状态，这里改为 2000 次

solver_mode: GPU 末尾加一行，代表用 GPU 进行

5、训练

在caffe根目录下运行

./build/tools/caffe time --model=myself/train_val.prototxt