caffe-windows之彩色图像分类例程cifar10
一、caffe-windows之彩色图像分类例程cifar10
训练测试网络模型【参考1】【参考2】
1. 准备数据
下载二进制数据集数据集,下载链接为http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz,在linux或是w10系统下,也可以直接运行.sh文件下载数据。
解压压缩包,得到6个bin文件和一个batches.meta.txt文件,其中data_batch_1.bin到bata_batch_5.bin是训练数据集,由50000张32*32的彩图组成,test_batch.bin是测试数据集,由10000张32*32的彩图组成,batches.meta.txt为标签文件。
2. 数据格式转换
在examples/cifar10/下新建一个input_folder文件夹,将6个bin文件放入;
利用convert_cifar_data.exe可执行程序转换数据,可以转换成leveldb或mldb格式,直接存放在examples/cifar10/文件夹中。
//leveldb
Build\x64\Release\convert_cifar_data.exe examples\cifar10\input_folder examples\cifar10 leveldb //lmdb
Build\x64\Release\convert_cifar_data.exe examples\cifar10\input_folder examples\cifar10 lmdb
3. 计算数据均值文件
利用compute_image_mean.exe来得到数据集的均值文件,可以根据leveldb格式数据集或是lmdb格式数据集,命令如下:
//leveldb,因为默认数据时lmdb格式,所以要用leveldb格式,需要用-backend字段指明。
Build\x64\Release\compute_image_mean.exe -backend=leveldb examples\cifar10\cifar10_train_leveldb examples\cifar10\mean.binaryproto
//lmdb
Build\x64\Release\compute_image_mean.exe examples\cifar10\cifar10_train_lmdbdb examples\cifar10\mean.binaryproto
4. 训练模型
确定网络模型描述文件为examples/cifar10/cifar10_quick_train_test.prototxt,超参数配置文件为cifar10_quick_solver.prototxt.
如果是lmdb格式数据,只要修改cifar10_quick_solver.prototxt中的solver_mode改为CPU就好;
如果是leveldb格式的话,cifar10_quick_train_test.prototxt中的数据source需要修改,同时backend需要改成LEVELDB。
执行训练命令
Build\x64\Release\caffe.exe train -solver examples\cifar10\cifar10_quick_solver.prototxt
【执行结果】:accruacy有0.7083,loss有0.867989,保存的快照文件为cifar10_quick_iter_4000.caffemodel.h5,cifar10_quick_iter_4000.solverstate.h5
5. 测试网络模型
准备一张待识别的彩色图像,缩放到32*32.
确定识别网络模型描述文件为examples\cifar10\cifar10_quick.prototxt,模型权值文件为examples\cifar10\cifar10_quick_iter_4000.caffemodel.h5,数据集均值文件为examples\cifar10\mean.binaryproto,数据集标签文件为examples\cifar10\batches.meta.txt
利用classification.exe调用网络识别图像
Build\x64\Release\classification.exe examples\cifar10\cifar10_quick.prototxt examples\cifar10\cifar10_quick_iter_4000.caffemodel.h5 examples\cifar10\mean.binaryproto examples\cifar10\batches.meta.txt examples\cifar10\dog.jpg
识别结果0.7744的概率为狗。
二、利用上述网络训练自己的24类字母数据集实现字母识别
之前用mnist的网络去分类,发现效果不好,这次用cifar网络试一下。
数据集包括24个类别的字母(A-Z),每类字母有90张左右的样本。抽取每类样本中的70张,共1680张样本组成训练数据集,剩余466张的样本组成测试数据集。
训练网络的过程与上述过程类似:
准备数据,得到训练标签文件char-trainData.txt和测试标签文件char-testData.txt,文件中的每一行为“样本图像路径+' '+标签” ;
数据集格式转换为lmdb格式,因为cifar10数据集是32*32的彩图,因此这里也将数据集转换成32*32大小的。
//train-data
Build\x64\Release\convert_imageset.exe --resize_height=32 --resize_width=32 examples\my_project\char\ examples\my_project\char\char-trainData.txt examples\my_project/char/char_trainData_db //test-data
Build\x64\Release\convert_imageset.exe --resize_height=32 --resize_width=32 examples\my_project\char\ examples\my_project\char\char-testData.txt examples\my_project/char/char_testData_db
得到数据集均值文件
Build\x64\Release\compute_image_mean.exe examples\my_project\char\char_trainData_db examples\my_project\char\mean.binaryproto
修改网络描述文件和超参数配置文件
cifar10_quick_solver.prototxt里只要修改网络路径net、测试迭代次数test_iter、快照保存路径snapshot_prefix。
cifar10_quick_train_test.prototxt里要修改的有:均值文件路径mean_file、训练或测试数据路径source、单批训练或测试的数量batch_size、最终网络输出的类别数num_output。
训练网络
训练结果如下,最终可以得到0.975的识别准确率,如第一张图所示,但在迭代训练3500次的时候,网络识别准确率更好,达到了0.981818,如图第二张图所示。
Build\x64\Release\caffe.exe train -solver examples\my_project\char\cifar10_quick_solver.prototxt
caffe-windows之彩色图像分类例程cifar10的更多相关文章
- 【转】[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读
[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读 原文地址:http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097 本文章已收录于: ...
- caffe windows学习:第一个测试程序
caffe windows编译成功后,就可以开始进行测试了.如果还没有编译成功的,请参考:caffe windows 学习第一步:编译和安装(vs2012+win 64) 一般第一个测试都是建议对手写 ...
- caffe windows 学习第一步:编译和安装(vs2012+win 64)
没有GPU,没有linux, 只好装caffe的windows版本了. 我的系统是win10(64位),vs 2012版本,其它什么都没有装,因此会需要一切的依赖库. 其实操作系统只要是64位就行了, ...
- [caffe]深度学习之图像分类模型VGG解读
一.简单介绍 vgg和googlenet是2014年imagenet竞赛的双雄,这两类模型结构有一个共同特点是go deeper.跟googlenet不同的是.vgg继承了lenet以及alexnet ...
- caffe windows编译
MicroSoft维护的caffe已经作为官方的caffe分支了,编译方式也改了,刚好最近重装了一次caffe windows, 记录一下里面的坑 https://github.com/BVLC/ca ...
- Kinect v1 (Microsoft Kinect for Windows v1 )彩色和深度图像对的采集步骤
Kinect v1 (Microsoft Kinect for Windows v1 )彩色和深度图像对的采集步骤 一.在ubuntu下尝试 1. 在虚拟机VWware Workstation 12. ...
- 基于Kaggle的图像分类(CIFAR-10)
基于Kaggle的图像分类(CIFAR-10) Image Classification (CIFAR-10) on Kaggle 一直在使用Gluon's data package数据包直接获得张量 ...
- [caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读
在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军.要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用,就逃不开研究alexnet.这是CNN ...
- Caffe+Windows 环境搭建收集
Caffe+Anconda3+VS2015+Win10(64位)环境搭建 Caffe on Windows (Visual Studio 2015+CUDA8.0+cuDNNv5) Win10+VS2 ...
随机推荐
- Xamarin Forms:小马过河,王者归来
因为我媳妇的原因,去年下半年从零开始学习Android原生开发,做了一个答题库app.整体给我的感觉是入门难度不大,前期折腾一番,大部分时间都是花在开发上面,其实任何一门语言都是如此. 今年我又有另一 ...
- php文件下载方法收藏(附js下载技巧)
function down($url){ header('Content-Description: File Transfer'); header('Content-Type: application ...
- CentOS修改默认yum源为国内yum镜像源
修改CentOS默认yum源为mirrors.163.com 1.首先备份系统自带yum源配置文件/etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repomv /etc/yum.repos. ...
- python 连接数据库 pymysql模块的使用
一 Python3连接MySQL 本文介绍Python3连接MySQL的第三方库--PyMySQL的基本使用. 1 PyMySQL介绍 PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MyS ...
- Android 多个界面(Activity)
1.介绍 2.相关属性 (1)启动Activity (2)Intent介绍 (3)关闭Activity 3.多个页面之间传递数据(页面1向页面2传递数据,单向传递数据) (1)相关属性 注意:data ...
- UESTC - 1147 求最短路方案数
这道题很是说明了记忆化搜索的重要性 瞎bfs递推半天发现没卵用(也许是姿势不对,但我认为树形或图形dfs明显好写并且很好正确地递推) 参考了别人的写法,总感觉自己的实现能力太弱了 还有题目是1e9+9 ...
- web 导出数据到 exls 中
// 文件下载:导出excel表 @RequestMapping(value = "/exportExcel", method = {RequestMethod.GET}) @Re ...
- centos7安装SourceCodePro字体
1. 下载SourceCodePro字体,后缀应为.ttf. 2. 将字体文件复制到fonts(/usr/share/fonts)文件夹下: [root@centos fonts]# mv /home ...
- PIE SDK地图鹰眼图
鹰眼图,是GIS的一个基本功能,在鹰眼图上可以像从空中俯视一样查看地图框中所显示的地图在整个图中的位置,是对全局地图的一种概述表达,能够起到很好的空间提示和导航的作用.网上有很多Arcengine 二 ...
- C#生成二維碼(ThoughtWorks.QRCode)
本人使用的是ThoughtWorks.QRCode.dll,在網上可以下載,但要注意dll文件的完整性和準確性,本人之前下載的dll就是不正確導致調試時出現錯誤. 以下為cs文件代碼: using S ...