结合之前的博客: http://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/5834551.html#3949333

用caffemodel去测试单通道的图像(mnist数据集)时,出现了问题,例如:维度不匹配、单通道图像和三通道图像不能强制转换等问题。

因为链接中的代码适用于对RGB三通道的图像的分类。

只需要将代码中: im=caffe.io.load_image(img)  #加载图片 

修改为: im=caffe.io.load_image(img,False) 即可

将图像读入修改为单通道的图像读入即可;

参考博客

在caffe中用训练好的 caffemodel 来分类新的图片所遇到的问题的更多相关文章

  1. caffe的python接口学习(6):用训练好的模型(caffemodel)来分类新的图片

    经过前面两篇博文的学习,我们已经训练好了一个caffemodel模型,并生成了一个deploy.prototxt文件,现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测. 我们从mnist数据集的t ...

  2. Caffe学习系列(20):用训练好的caffemodel来进行分类

    caffe程序自带有一张小猫图片,存放路径为caffe根目录下的 examples/images/cat.jpg, 如果我们想用一个训练好的caffemodel来对这张图片进行分类,那该怎么办呢? 如 ...

  3. caffe的python接口学习(6)用训练好的模型caffemodel分类新图片

    经过前面两篇博文的学习,我们已经训练好了一个caffemodel模型,并生成了一个deploy.prototxt文件,现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测. 我们从mnist数据集的t ...

  4. 从零到一:caffe-windows(CPU)配置与利用mnist数据集训练第一个caffemodel

    一.前言 本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程.由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步步来.个人的计划是分成配置和运行官方教程,利用自己的数 ...

  5. caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

    转自:http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在caffe的训练过程中,大家难免想图形化自己的训练数据,以便更好的展示结果.如 ...

  6. 用训练好的caffemodel来进行分类

    caffe程序自带有一张小猫图片,存放路径为caffe根目录下的 examples/images/cat.jpg, 如果我们想用一个训练好的caffemodel来对这张图片进行分类,那该怎么办呢? 如 ...

  7. Windows平台上Caffe的训练与学习方法(以数据库CIFAR-10为例)

    Windows平台上Caffe的训练与学习方法(以数据库CIFAR-10为例) 在完成winodws平台上的caffe环境的搭建之后,亟待掌握的就是如何在caffe中进行训练与学习,下面将进行简单的介 ...

  8. 用训练好的caffemodel对单个/批量图片进行分类

    一.单个图片进行分类 这个比较简单,在*.bat文件中输入以下代码: @echo off set BIN_DIR=D:\caffe\caffe-windows\Build\x64\Release se ...

  9. 【神经网络与深度学习】用训练好的caffemodel来进行分类

    现在我正在利用imagenet进行finetune训练,待训练好模型,下一步就是利用模型进行分类.故转载一些较有效的相关博客. 博客来源:http://www.cnblogs.com/denny402 ...

随机推荐

  1. EXCEL匹配结果match并跳转链接hyperlink

    1,有时候想要搜索另一个表格中含有相同内容的项,然后跳转到搜索结果单元. 需要用到两个函数,MATCH和HYPERLINK 2,A表格如下 B表格如下 3,在B2单元格中输入函数 =HYPERLINK ...

  2. POJ 2528.Mayor's posters-线段树(成段替换、离散数据、简单hash)

    POJ2528.Mayor's posters 这道题真的是线段数的经典的题目,因为数据很大,直接建树的话肯定不可以,所以需要将数据处理一下,没有接触离散化的时候感觉离散化这个东西相当高级,其实在不知 ...

  3. [Python Cookbook] Pandas: Indexing of DataFrame

    Selecting a Row df.loc[index] # if index is a string, add ' '; if index is a number, no ' ' or df.il ...

  4. http 头信息详解(转)

    HTTP(HyperTextTransferProtocol)是超文本传输协议的缩写,它用于传送WWW方式的数据,关于HTTP协议的详细内容请参考RFC2616.HTTP协议采用了请求/响应模型.客户 ...

  5. linux 服务器信息查看

    写项目总结报告,需要统计需要系统的配合 1.# uname -a   (Linux查看版本当前操作系统内核信息) Linux localhost.localdomain 2.4.20-8 #1 Thu ...

  6. Javascript模块化编程(二):AMD规范(转)

    这个系列的第一部分介绍了Javascript模块的基本写法,今天介绍如何规范地使用模块. (接上文) 七.模块的规范 先想一想,为什么模块很重要? 因为有了模块,我们就可以更方便地使用别人的代码,想要 ...

  7. Word中更新交叉引用

    方法一:选择要更新的域,按F9键即可. 方法二:右键单击要更新的域,在弹出的右键菜单中选择“更新域”即可. 方法三:若域位于一个含有“更新”按钮的特定容器中,则点击“更新”即可.

  8. T-SQL语言基础(转载)

    本文转自http://www.cnblogs.com/Jolinson/p/3552786.html 这里的摘抄来自<Microsoft SQL Server 2008技术内幕:T-SQL语言基 ...

  9. JAVA常见算法题(十八)

    package com.xiaowu.demo; /** * 两个乒乓球队进行比赛,各出三人.甲队为a,b,c三人,乙队为x,y,z三人,以抽签决定比赛名单. 有人向队员打听比赛的名单:a说他不和x比 ...

  10. python 常用的模块(hashlib)转

    摘要算法简介 Python的hashlib提供了常见的摘要算法,如MD5,SHA1等等. 什么是摘要算法呢?摘要算法又称哈希算法.散列算法.它通过一个函数,把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串( ...