前期准备: 文件夹train:此文件夹中按类别分好子文件夹,各子文件夹里存放相应图片 文件夹test:同train,有多少类就有多少个子文件夹 trainlabels.txt : 存的是训练集的标签 testlables.txt: 存的是测试集的标签 (特别注意:文件的路径以及文件名要对应) 第一步 生成train文件夹和test文件夹以及标签文件.本文用的是matlab对数据集进行读取,然后输出图片到相应文件夹中,并且生成标签文件.此处给出matlab的代码,请自行分析. %% 实现图片的输出…

转自网站: http://blog.csdn.net/muyiyushan/article/details/70578077 1.准备数据 使用dog/cat数据集,在训练项目根目录下分别建立train和val文件夹,作为训练数据和验证数据的保存位置.train和val文件夹下各有两个文件夹:dogs和cats,分别保存dog和cat的图片.dog和cat分别有1000张训练图像和400张测试图像. 写一个python脚本文件,遍历train和val两个文件夹,分别生成train.txt和val…

1 图片信息的转换 在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb;不是常见的jpg,jpeg,png,tif等格式;因此,需要进行格式转换,通过输入你自己的图片目录(下有的大量图片)转换成一个lmdb库文件输出;这个过程一般由caffe工具convert_imageset完成,该工具在编译过的caffe-master/build/tools目录下; 2 格式转换需要的条件 格式转换准备条件有:1)编译好caffe,而且convert_imageset存在; 2)被转换的图片和目录,…

个人实践代码如下: #!/usr/bin/env sh # Create the imagenet lmdb inputs # N.B. set the path to the imagenet train + val data dirs set -e EXAMPLE=/home/wp/CAFFE/caffe-master/myself/00b DATA=/home/wp/CAFFE/caffe-master/myself/00b TOOLS=build/tools TRAIN_DATA_ROO…

#!/usr/bin/env sh # Create the imagenet lmdb inputs # N.B. set the path to the imagenet train + val data dirs EXAMPLE=examples/imagenet #可以改成自己文件夹名 DATA=data/ilsvrc12 #txt文件存储的位置 TOOLS=build/tools TRAIN_DATA_ROOT=/path/to/imagenet/train/ #要改成自己文件的路径…

1.   caffe-master文件夹权限修改 下载的caffe源码编译的caffe-master文件夹貌似没有写入权限,输入以下命令修改: sudo chmod -R 777 ~/caffe-master/ 2.   下载mnist数据库 cd ~/caffe sduo ./data/mnist/get_mnist.sh caffe中的./data/mnist/get_mnist.sh 文件实现了下载mnist数据库的功能,文件的内容如下: 执行之后,在./data/mnist文件夹下生成4…

这个要在图片已经转化成lmdb格式下才能求均值... 1.查看caffe根目录下的bin是否存在compute_image_mean.exe(用的happey大神的) 如果没有存在,你需要打开MainBuilder.sln,右键compute_image_mean-仅用于项目-仅生成compute_image_mean. 2.新建ComputeImageMean.bat文件 3.编辑ComputeImageMean.bat,用notepad打开添加 D:/deeptools/caffe-wind…

为了程序的简洁,在caffe中是不带练习数据的,因此需要自己去下载.但在caffe根目录下的data文件夹里,作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件,我们只需要联网,运行这些脚本文件就行了. 注意:在caffe中运行所有程序,都必须在根目录下进行,否则会出错 1.mnist实例 mnist是一个手写数字库,由DL大牛Yan LeCun进行维护.mnist最初用于支票上的手写数字识别, 现在成了DL的入门练习库.征对mnist识别的专门模型是Lenet,算是最早的cnn模型了. mnist数据训…

上一篇记录的是学习caffe前的环境准备以及如何创建好自己需要的caffe版本.这一篇记录的是如何使用编译好的caffe做训练mnist数据集,步骤编号延用上一篇 <实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >的顺序. 二:使用caffe做图像分类识别训练测试mnist数据集 1.下载MNIST数据集,MNIST数据集包含四个文件信息,见表格: 文件 内容 train-images-idx3-ubyte.gz 训练集图片 - 55000 张 训练图…

一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集.mnist数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .可直接下载四个解压文件,分别对应:训练集样本.训练集标签.测试集样本和测试集标签.解压缩之后发现,其是在一个文件中包含了所有图像. 二.caffe支持的数据格式:Lmdb和Leveldb 它们都…

caffe在windows上的配置和编译能够參考例如以下的博客: http://blog.csdn.net/joshua_1988/article/details/45036993 http://blog.csdn.net/joshua_1988/article/details/45048871 http://blog.csdn.net/dongb5lz/article/details/45171187 http://m.blog.csdn.net/blog/thesby/43535619 依照…

Minst训练 我的路径:G:\Caffe\Caffe For Windows\examples\mnist  对于新手来说,初步完成环境的配置后,一脸茫然.不知如何跑Demo,有么有!那么接下来的教程就是我们这些新手的福利了. 第一步:如果前面的train_net.cpp编译通过了,那么这个就非常简单.Caffe训练和测试的数据都是需要leveldb格式的,niuzhiheng大牛已经给我们转好了MNIST的数据格式.如下图:  第二步:如上图所示,文件夹下有个get_mnist_leveld…

个人认为学习一个陌生的框架,最好从例子开始,所以我们也从一个例子开始. 学习本教程之前,你需要首先对卷积神经网络算法原理有些了解,而且安装好了caffe 卷积神经网络原理参考:http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html Ubuntu安装caffe教程参考:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 先讲解一下caffe设计的架构吧: 训练mnist数据集使用 build/tools/caffe 训练步骤:…

一.制作数据集 1. 关于训练的图片 不论你是网上找的图片或者你用别人的数据集,记住一点你的图片不能太小,width和height最好不要小于150.需要是jpeg的图片. 2.制作xml文件 1)LabelImg 如果你的数据集比较小的话,你可以考虑用LabelImg手工打框https://github.com/tzutalin/labelImg.关于labelimg的具体使用方法我在这就不详细说明了,大家可以去网上找一下.labelimg生成的xml直接就能给frcnn训练使用. 2)自己制…

caffe训练自己的图片进行分类预测 标签: caffe预测 2017-03-08 21:17 273人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: caffe之旅(4)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 搭建好caffe环境后,就需要用自己的图片进行分类预测,主要步骤如下,主要参照http://www.cnblogs.com/denny402/p/5083300.html,感谢博主: 1.数据准备,下载待训练的图片集,共5类400张,测试集100张,目录分别为data\re\t…

1. 下载cifar-10数据库 ciffar-10数据集包含10种物体分类,50000张训练图片,10000张测试图片. 在终端执行指令下载cifar-10数据集(二进制文件): cd ~/caffe-master ./data/cifar10/get_cifar10.sh 在./data/cifar10文件夹下生成5个.bin的训练数据集合1个测试数据集: 2. 生成lmdb以及均值文件 ./examples/cifar10/create_cifar10.sh 执行之后在./examples…

caffe自带的例子有mnist和cifar10,cifar10和mnist的运行方式类型,下好图片数据文件后,训练例子中的模型,然后测试模型,也可以自己用图片进行预测分类(自己图片最好是cifar10训练的10种类型).10种类型如下: airplane automobile bird cat deer dog frog horse ship truck 其他类型的图片也只能是错误识别,没有意义. 进入正题,跑完例子,笔者饥渴的想来点别的分类和识别模型.结合时下热门的人脸识别技术,就决定用知名…

画黑底白字的软件:KolourPaint. 假设所有"1"的图片放到名字为1的文件夹下.(0-9类似)..获取每个数字的名称文件后,手动表上标签.然后合成train.txt 1.获取文件夹内全部图像的名称: find ./1 -name '*.png'>1.txt //此时的1.txt文件中的图像名称包括路劲信息,要把前面的路径信息去掉. $ sudo sed -i "s/.\/1\///g" 1.txt          //(\表示转义,所以这里用双引号而…

继看完 贺完结!CS231n官方笔记 上一次已经成功跑起caffe自带的例程,mnist和cifar10 但是终归用的是里面写好的脚本,于是打算训练自己的img 〇.目标 准备好food图片3类(出于数据安全考虑,使用food101公开数据集) 每一类都是没有resize的1000张图片 现在的任务就是: 将这三类food分类 通过这个小任务应该可以熟练caffe使用 小问题列表: (1)这个后面的数字只要不一样就行了吧,用于表示类别? 答:ML中类别都是用数字表示的,而且必须是连续的,这是so…

layer { name: "data" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { mirror: true crop_size: 600 mean_file: "examples/images/imagenet_mean.binaryproto" } data_param { sourc…

1. 准备自己的图片数据 选用部分的Caltech数据库作为训练和测试样本.Caltech是加州理工学院的图像数据库,包含Caltech101和Caltech256两个数据集.该数据集是由Fei-FeiLi, Marco Andreetto, Marc 'Aurelio Ranzato在2003年9月收集而成的.Caltech101包含101种类别的物体,每种类别大约40到800个图像,大部分的类别有大约50个图像.Caltech256包含256种类别的物体,大约30607张图像.图像如下图所示…

Caffe 是一个高效的深度学习框架,鉴于不想折腾装个双系统,最近鼓捣了下用caffe源码在windows进行编译.非常感谢Yangqing Jia博士的caffe开源代码.Neil Z.Shao's博客的指导,以及happynear的工程文件提供的帮助.本博客caffe里C/C++部分编译主要参考了Neil Z.Shao's博客,python wapper 和 matlab wapper编译主要参考了happynear的工程文件.鉴于编译过程并未记录下详细流程,步骤不详之处可参考上述两个资料.…

学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了…

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字体minist进行识别.这个测试放在根目录下的 .\examples\mnist\ 文件夹内. 1.下载数据.程序本身不带测试数据,需要去下载,测试数据为leveldb格式.你可以直接双击运行“get_mnist_leveldb.bat”  这个脚本自动下载数据,但一般都不成功,可能里面的网址被墙…

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,无所谓版本,win7,win8,win10都行. 1.安装vs2012. 2.安装 cude 6.5  可到此处下载:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-65, 下载的是64bit的EXE文件,下载完后,双击安装就可以了,如果默认安装路径,则应该安装在…

学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了…

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/caffe/tree/windows 安装有两种方案: 方案一:使用vs2015,缺点要最新的win10才能安装vs2015,故不推荐该方案 1. 把build_win.cmd 中的with_ninja的1,都改为0 2.手动下载libraries_v140_x64_py27_1.0.1.tar.bz2…

1.准备样本 要训练自己的样本,首先需要把样本准备好,需要准备的是训练集和测试集,caffe支持直接使用图片,当然把样本转换为leveldb或lmdb格式的话训练起来会更快一点.这里我先偷个懒,直接使用图片吧 [尴尬.jpg] 训练集和测试集是一样的,不过样本不要重叠.首先我把训练集的图片都放在一个目录,然后shift+右键选择该目录,打开cmd,使用命令 dir /s/b >train.txt ,这样就在该目录下生成了一份所有图片的列表,效果如下 然后使用查找替换功能把它修改成下面这个样子,后…

Caffe学习系列(12):训练和测试自己的图片   学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了goo…

1. 数据集 MNIST手写体数据.bmp图片:训练集60K张28*28的,测试集10K张28*28的: 训练集: 测试集: 下载地址: 2. 读取图片名称与标签,保存到trainlist.txt与testlist.txt matlab代码: (1)读取train 改为自己的数据url clc %% 读取文件夹里的图片名称,且将图片名保存到txt file_path = 'D:\deeptools\caffe-windows-master\data\mnist\train-images\'; i…