1.模型就用程序自带的caffenet模型,位置在 models/bvlc_reference_caffenet/文件夹下, 将需要的两个配置文件,复制到myfile文件夹内 2. 修改solver.prototxt(用notepad) net: "examples/myfile/train_val.prototxt"    #test_iter: 2test_interval: 50base_lr: 0.001lr_policy: "step"gamma: 0.1…

一,train_val.prototxt name: "CIFAR10_quick" layer { name: "cifar" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { # mirror: true # mean_file: "examples/cifar10/mean.bin…

首先总结前一节的内容. 简单的讲,就是训练并测试了快速解决方案. 转换数据格式: convert_cifar_data.exe data/cifar10 examples/cifar10 lmdb 计算平均值 compute_image_mean.exe -backend=lmdb examples/cifar10/cifar10_train_lmdb examples/cifar10/mean.binaryproto 训练网络--快速解决方案 caffe train --solver=exam…

caffe中训练和测试mnist数据集都是批处理,可以反馈识别率,但是看不到单张样本的识别效果,这里使用windows自带的画图工具手写制作0~9的测试数字,然后使用caffemodel模型识别. 1. 打开画图工具,设置画板宽高为28*28,然后分别画出0~9的数字,分别保存为0~9.bmp文件. 宽高属性修改: 手写的10个数字: 画图工具保存的这10张手写数字图像是彩色三通道的,需要转换成单通道灰度图像,这个转换可以通过OpenCV完成. 2. 使用OpenCV转换灰度图像 OpenCV的…

参考:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5083300.html 上述主要介绍的是从自己的原始图片转为lmdb数据,再到训练.测试的整个流程(另外可参考薛开宇的笔记). 用的是自带的caffenet(看了下结构,典型的CNN),因为没有GPU,整个过程实在是太慢了,因此我将其改为二分类,只留3,4两类训练测试 训练时两类各80张,共160张:测试时两类各20张,共40张. 首先看下solver.prototxt配置文件中各参数的含义 net: "examples…

首先安装好显卡----已经装好了?喜大普奔!没装好?那就用cpu,也是一样的. 拷贝cudnn v5.0 头文件和库文件以及执行文件到cuda8中 -----------------------------准备工作-------------------------------------- git clone  https://github.com/BVLC/caffe.git git branch -a git checkout windows cmake-gui configure +  v…

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…

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…

一 数据准备 二.转换为lmdb格式 1.首先,在examples下面创建一个myfile的文件夹,来用存放配置文件和脚本文件.然后编写一个脚本create_filelist.sh,用来生成train.txt和test.txt清单文件 (caffe_src) root@ranxf-TEST:/workdisk/caffe/examples# mkdir myfile(caffe_src) root@ranxf-TEST:/workdisk/caffe/examples/myfile# vim c…