1. 在使用网络预测图像时, prediction = net.predict( [input_image] ) 出现: net.image_dims[0] 不是整数情况, (2).甚至以为np.zeros()出现错误!最后发现 原因:net.image_dims Out[25]: '/home/wishchin/caffe-master/python/caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.npy' (3).出错原因:mean_file= caffe_root+"pyt…

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…

对于已经训练完成的caffemodel,对于单个的图片预测,用python接口来调用是一件非常方便的事情,下面就来讲述如何用python调用已经训练完成的caffemodel,以及prototxt,网上关于这一方面的教程已经是比较多的了,但是我想针对我做的过程发现的一些问题做一个总结 ,先给出几个用python调用caffemodel的链接,链接1,链接2,链接3,主要是参考链接1的内容,整体代码如下, #coding=utf-8 import sys import numpy as np im…

caffe机器学习环境搭建及python接口编译参见我的上一篇博客:机器学习caffe环境搭建--redhat7.1和caffe的python接口编译 1.运行caffe图片分类器python接口 还是假设caffe的源码下载的路径为:/code,那么有这么个文件/code/caffe/python/classify.py,它是caffe团队提供的一个python实现的图片分类器的接口.运行该接口有两个必须参数,一个是你要操作的图片,另一个就是保存运行结果的文件.但是该接口需要简单修改才能运行,…

一.相关代码及训练好的模型 eveningglow/age-and-gender-classification: Age and Gender Classification using Convolutional Neural Network  https://github.com/eveningglow/age-and-gender-classification 二.部署 1.打开Caffe.sln工程,编译方法见:https://www.cnblogs.com/smbx-ztbz/p/938…

数据变形 IO(二)中,我们已经将原始数据缓冲至Datum,Datum又存入了生产者缓冲区,不过,这离消费,还早得很呢. 在消费(使用)之前,最重要的一步,就是数据变形. ImageNet ImageNet提供的数据相当Raw,不仅图像尺寸不一,ROI焦点内容比例也不一,如图: [Krizhevsky12]给出了CNN打ImageNet的基本预处理,非常经典的" Random 256-224 Crop",即: 首先,对图片进行统一的缩放,无视宽高比,统一缩放成256*256(可利用Op…

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域.绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子.这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN: Convolutional Neural Networks)做基于回归的应用. 原理 最经典的CNN结构一般都是几个卷积层,后面接全连接(FC: Fully Connected)层,最后接一个Softmax层输…

经过前面两篇博文的学习,我们已经训练好了一个caffemodel模型,并生成了一个deploy.prototxt文件,现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测. 我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片,用来进行实验. #coding=utf-8 import caffe import numpy as np root='/home/xxx/' #根目录 deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=…

由于我涉及一个车牌识别系统的项目,计划使用深度学习库caffe对车牌字符进行识别.刚开始接触caffe,打算先将示例中的每个网络模型都拿出来用用,当然这样暴力的使用是不会有好结果的- -||| ,所以这里只是记录一下示例的网络模型使用的步骤,最终测试的准确率就暂且不论了! 一.图片数据库 来源 我使用的图像是在项目的字符分割模块中分割出来的字符图像,灰度化并归一化至32*64,字符图片样本示例如下: 建立自己的数据文件夹 在./caffe/data/目录下建立自己的数据文件夹mine,并且在mi…

很久之前做的东西了,最近做了一个人脸相似度检测,里面用到了这里的一个模型,所以抽个空把人脸年龄检测的思路总结一下. 与其他CNN分类问题类似,人脸年龄预测无非就是将人脸分为多个类别,然后训练卷积神经网络,最后利用训练好的卷积神经网络进行分类即可. 但是在人脸年龄分类方面,有几个比较重要的问题,第一,人脸数据集不好获取,第二,人脸对偏移,光照敏感度很高.第三,特征不容易提取. 在数据集方面,我直接用了歪果仁的一个数据集,大概有40W张图片,分为100个年龄类,虽然质量不高,但是勉强可用. 对人脸图…