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前言:最近参加百度点石大赛,完成商家招牌的分类和检测,把实验过程简单记录下来,具体步骤如下. 环境配置:windows下的visual studio2013和caffe(cpu版本)环境搭建请看我另一篇博客:http://www.cnblogs.com/wmr95/articles/9021748.html 下面写写具体实验流程: 1.首先把比赛平台下的数据集下载放到caffe-master路径下data文件夹中,如图: 首先数据提供的是train和test图片数据及label的txt文件,具体…
一.Windows下caffe的配置: 1. 下载caffe官网提供的开发包,https://github.com/microsoft/caffe 2. 将caffe-master目录下的Windows中的文件CommonSettings.props.example后缀名改为CommonSettings.props.如下: 3. 由于我们不用GPU,因此要修改CommonSettings.props配置文件第7行修改为true,第八行修改为false. 4. 双击Windows下的caffe.s…
本文大多转载自 http://blog.csdn.net/guoyk1990/article/details/52909864,加入部分自己实战心得. 1.环境:windows 7\VS2013 2.caffe-windows准备 (1)下载官方caffe-windows并解压,将 .\windows\CommonSettings.props.example备份,并改名为CommonSettings.props.如图4所示: 图 4:修改后的CommonSettings.props文件 附带说明…
由于项目需要,所以在自己本子上配置了一下windows下GPU版本的caffe; 硬件:  win10    ;      gtx1070独显(计算能力6.1): 安装软件:     cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1  :  cuda_8.0.61_win10  :  NugetPackages.zip  :  caffe-master: 可以自己官网下载(我也提供了百度云:链接:https://pan.baidu.com/s/1miDu1qo 密码:w7ja) 参考链接…
一.CommonSettings.props caffe下载后解压.源代码文件夹caffe-master,到该文件夹下的windows文件夹下,将CommonSettings.props.example文件复制到该目录下并重命名为CommonSettings.props. 修改内容,true.false.false.true. 配置MatlabSupport,matlab安装目录为:D:\Englishpath\matlabC <IncludePath>后为: <IncludePath&…
主要是因为,发现很多代码是用python编写的,在这里使用的python安装包是anaconda2. 对应下载地址为: https://www.continuum.io/downloads/ 安装python,按照自己的需要修改路径,注意路径中尽量不要出现空格和汉字: 打开控制台(win+R),输入jupyter notebook, 检验是否安装该交互式笔记本.对应的是应该有一个网页弹出来. 编译caffe接口,修改配置文件CommonSettings.props,第13行,将其pythonsu…
二. Caffe库的调用: 新建空白项目,将配置管理器更改为x64运行方式.(release和Debug均可). Debug配置: 1)      包含目录: D:\caffe-master\include: D:\NugetPackages\glog.0.3.3.0\build\native\include: D:\NugetPackages\OpenBLAS.0.2.14.1\lib\native\include: D:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\n…
利用protoc.exe即可编译. 在protoc.exe当前文件夹下打开cmd,输入命令如下: pushd %~dp0 echo "copying .proto and generated .cc and .h" protoc caffe.proto --cpp_out=.\ copy caffe.proto ..\caffe\src\caffe\proto\caffe.proto ::protoc caffe.proto --matlab_out=.\ pause popd pro…
三:使用Caffe训练Caffemodel并进行图像分类 上一篇记录的是如何使用别人训练好的MNIST数据做训练测试.上手操作一边后大致了解了配置文件属性.这一篇记录如何使用自己准备的图片素材做图像分类.第一篇<实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >有讲过使用Caffe的背景.所以这篇记录使用的素材就是12306的验证码来进行图像识别分类. 1.准备素材 由于这里抓取到的验证码是整合后的大图.就是8张小图片合成的.由于12306的验证码大图并…
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…