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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