train_val和test_val

train val test区别

train是训练集,val是训练过程中的测试集,是为了让你在边训练边看到训练的结果,及时判断学习状态.test就是训练模型结束后,用于评价模型结果的测试集.只有train就可以训练,val不是必须的,比例也可以设置很小.test对于model训练也不是必须的,但是一般都要预留一些用来检测,通常推荐比例是8:1:1 https://groups.google.com/forum/#!topic/caffe-users/ajEzFgZgQGw http://luofanghao.github.io/

利用Caffe训练模型(solver、deploy、train_val)+python使用已训练模型

本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂,由唐宇迪老师授课如果你企图用CPU来训练模型,那么你就疯了- 训练模型中,最耗时的因素是图像大小size,一般227*227用CPU来训练的话,训练1万次可能要超过1周的时间. 不同的网络结构,可能会有不同图片尺寸的需求,所以训练之前需要了解一下,在生成LMDB环节就直接符合上模型的数据要求. 如果你自己DIY了框架,那么不知道如何检验框架与通用框架比较,是否优质,可以去benchmarks网站,跟别人的PK一下:http://human-pose.m

利用Caffe训练模型(solver、deploy、train_val) + python如何使用已训练模型

版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54141697 本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂,由唐宇迪老师授课如果你企图用CPU来训练模型,那么你就疯了… 训练模型中,最耗时的因素是图像大小size,一般227*227用CPU来训练的话,训练1万次可能要超过1周的时间. 不同的网络结构,可能会有不同图片尺寸的需求,所以训练之前需要了

train_val.prototxt文件和deploy.prototxt文件开头的区别

1.开头不同对train_val.prototxt文件来说,开头部分定义训练和测试的网络及参数对deploy.prototxt文件来说,开头部分定义实际运用场景的配置文件,其参数不定义数据来源,仅定义数据输入的格式大小如下: train_val.prototxt deploy.prototxt

浅谈caffe中train_val.prototxt和deploy.prototxt文件的区别

本文以CaffeNet为例: 1. train_val.prototxt 首先,train_val.prototxt文件是网络配置文件.该文件是在训练的时候用的. 2.deploy.prototxt 该文件是在测试时使用的文件. 区别: 首先deploy.prototxt文件都是在train_val.prototxt文件的基础上删除了一些东西,所形成的. 由于两个文件的性质,train_val.prototxt文件里面训练的部分都会在deploy.prototxt文件中删除. 在train_v

Caffe中deploy.prototxt 和 train_val.prototxt 区别

之前用deploy.prototxt 还原train_val.prototxt过程中,遇到了坑,所以打算总结一下本人以熟悉的LeNet网络结构为例子不同点主要在一前一后,相同点都在中间 train_val.prototxt 中的开头看这个名字也知道,里面定义的是训练和验证时候的网络,所以在开始的时候要定义训练集和验证集的来源 name: "LeNet" layer { name: "mnist" type: "Data" top: &quo

Caffe学习系列(8)：solver,train_val.prototxt,deploy.prototxt及其配置

solver是caffe的核心. net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt" test_iter: 100 test_interval: 500 //每训练500次进行一次测试 base_lr: 0.01 momentum: 0.9 type: SGD weight_decay: 0.0005 lr_policy: "inv" gamma: 0.0001 power: 0.75 display: max_iter:

4.caffe：train_val.prototxt、 solver.prototxt 、 deploy.prototxt（创建模型与编写配置文件）

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

基于Caffe的Large Margin Softmax Loss的实现（上）

小喵的唠叨话:在写完上一次的博客之后,已经过去了2个月的时间,小喵在此期间,做了大量的实验工作,最终在使用的DeepID2的方法之后,取得了很不错的结果.这次呢,主要讲述一个比较新的论文中的方法,L-Softmax,据说单model在LFW上能达到98.71%的等错误率.更重要的是,小喵觉得这个方法和DeepID2并不冲突,如果二者可以互补,或许单model达到99%+将不是梦想. 再次推销一下~ 小喵的博客网址是: http://www.miaoerduo.com 博客原文: http://

基于英特尔® 至强™ 处理器 E5 产品家族的多节点分布式内存系统上的 Caffe* 培训

原文链接深度神经网络 (DNN) 培训属于计算密集型项目,需要在现代计算平台上花费数日或数周的时间方可完成. 在最近的一篇文章<基于英特尔® 至强™ E5 产品家族的单节点 Caffe 评分和培训>中,我们展示了基于 AlexNet 拓扑的 Caffe* 框架的性能提升 10 倍,单节点培训时间减少到 5 天. 英特尔继续履行 Pradeep Dubey 的博客中列出的机器学习愿景,在本篇技术预览中,我们将展示如何在多节点.分布式内存环境中将 Caffe 的培训时间从数日减少为数个小时.

基于英特尔® 至强 E5 系列处理器的单节点 Caffe 评分和训练

原文链接在互联网搜索引擎和医疗成像等诸多领域,深度神经网络 (DNN) 应用的重要性正在不断提升. Pradeep Dubey 在其博文中概述了英特尔® 架构机器学习愿景. 英特尔正在实现 Pradeep Dubey 博文中勾勒的机器学习愿景,并正在着手开发软件解决方案以加速执行机器学习工作负载.这些解决方案将包含在未来版本的英特尔® 数学核心函数库(英特尔® MKL)和英特尔® 数据分析加速库(英特尔® DAAL)中. 本技术预览版展示了配备我们正在开发的软件后,英特尔平台将有望实现的性能.

利用Caffe做回归(regression)

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

Neural Style学习3——操作

Basic usage: th neural_style.lua -style_image <image.jpg> -content_image <image.jpg> OpenCL usage with NIN Model (This requires you download the NIN Imagenet model files as described above): th neural_style.lua -style_image examples/inputs/pic

caffe下训练时遇到的一些问题汇总

1.报错:“db_lmdb.hpp:14] Check failed:mdb_status ==0(112 vs.0)磁盘空间不足.” 这问题是由于lmdb在windows下无法使用lmdb的库,所以要改成leveldb. 但是要注意:由于backend默认的是lmdb,所以你每一次用到生成的图片leveldb数据的时候,都要把“--backend=leveldb”带上.如转换图片格式时: 又如计算图像的均值时: 还有在.prototxt中 data_param { source: "./mys

Caffe框架下的图像回归测试

Caffe框架下的图像回归测试参考资料: 1. http://stackoverflow.com/questions/33766689/caffe-hdf5-pre-processing 2. http://corpocrat.com/2015/02/24/facial-keypoints-extraction-using-deep-learning-with-caffe/ 3. http://stackoverflow.com/questions/31774953/test-labels-f

curl上传图片文件

为了优化网站,需要做静态化和,图片分离暂时想到的方式是: 1,php//input 流方式上传到远程服务器 2,阿里云oss收费服务 3,curl上传图片 4,phpftp上传图片 5, 服务器同步文件夹,定时同步图片下面先来个curl的原理  <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="U

图像分割实验：FCN数据集制作，网络模型定义，网络训练（提供数据集和模型文件，以供参考）

论文:<Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation> 代码:FCN的Caffe 实现数据集:PascalVOC 一数据集制作 PascalVOC数据下载下来后,制作用以图像分割的图像数据集和标签数据集,LMDB或者LEVELDB格式. 最好resize一下(填充的方式). 1. 数据文件夹构成包括原始图片和标签图片,如下. 然后,构建对应的lmdb文件.可以将所有图片按照4:1的比例分为train:val的比例.每个t

用caffe跑自己的数据，基于WINDOWS的caffe

本文详细介绍,如何用caffe跑自己的图像数据用于分类. 1 首先需要安装过程见 http://www.cnblogs.com/love6tao/p/5706830.html 同时依据上面教程,生成了caffe.exe 2 构建自己的数据集.分为train和val 两个数据集,本次实验为2分类任务,一个是包含汽车的图像,一个是不包含汽车图像,其中train 为训练数据集,该文件夹中图像命名格式为trainpos0000.jpg和trainneg0000.jpg,图像通过该命名方式连续编码,val

Caffe学习系列(23)：如何将别人训练好的model用到自己的数据上

caffe团队用imagenet图片进行训练,迭代30多万次,训练出来一个model.这个model将图片分为1000类,应该是目前为止最好的图片分类model了. 假设我现在有一些自己的图片想进行分类,但样本量太小,可能只有几百张,而一般深度学习都要求样本量在1万以上,因此训练出来的model精度太低,根本用不上,那怎么办呢? 那就用caffe团队提供给我们的model吧. 因为训练好的model里面存放的就是一些参数,因此我们实际上就是把别人预先训练好的参数,拿来作为我们的初始化参数,而不需

caffe使用

训练时, solver.prototxt中使用的是train_val.prototxt ./build/tools/caffe/train -solver ./models/bvlc_reference_caffenet/solver.prototxt 使用上面训练的网络提取特征,使用的网络模型是deploy.prototxt ./build/tools/extract_features.bin models/bvlc_refrence_caffenet.caffemodel models/bv

Caffe学习系列(16)：caffe的整体流程

在某社区看到的回答,觉得不错就转过来了:http://caffecn.cn/?/question/123 Caffe从四个层次来理解:Blob,Layer,Net,Solver. 1.Blob Caffe的基本数据结构,用四维矩阵Batch*Channel*Height*Width表示,存储了包括神经元的激活值.参数.以及相应的梯度(dW,db).其中包含有cpu_data.gpu_data.cpu_diff.gpu_diff. mutable_cpu_data.mutable_gpu_dat

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