Caffe 图像分类
本文主要描述如何使用 CAFFE 进行图像分类。
开发环境要求:windows 10 64位、Visual Studio 2017、.NET framework 4.6.1
分类
在一个项目的图像分类中,存在N个分类,每个分类需要有足量训练样本图像和测试样本图像。
训练
定义分类(标签)
分类的标签值 LabelValue 要求从0开始且连续增量为1
样本管理
用于管理每个分类的样本图像。
配置训练参数
主要用于修改基本配置、训练参数等。
注意:loss值越小代表训练效果越好,上图的loss=1.09699表示训练非常失败
API
程序集 |
DeepLearning.NewCaffe.Classification.Prediction.dll |
类名 |
DeepLearning.NewCaffe.Classification.Prediction.Trainer |
详见 demo
预测
当训练完成之后,根据训练得到的一些模型等文件,就可对后续的图像进行预测分类。
API
程序集 |
DeepLearning.NewCaffe.Classification.Prediction.dll |
类名 |
DeepLearning.NewCaffe.Classification.Prediction.Predictor |
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