Caffe 训练和测试自己的图片

1)数据集准备 家装风格图片共500张,分为5个类,每类各100张图片.80张作为train,20张作为val. 2)图片统一大小 所有图片统一大小为256*256大小. 3)生成train.txt与val.txt文件 类标签最好从0开始. 下面开始使用caffe 1)使用convert_imageset.exe把图片数据库转换为.lmdb或者.leveldb的格式. 使用批处理命令:converttrain和convertval. 2)使用compute_image_mean.exe进行取均值

    学习caffe第一天,用SSD上上手. 我的根目录$caffe_root为/home/gpu/ljy/caffe 一.运行SSD示例代码 1.到https://github.com/weiliu89/caffe.git下载caffe-ssd代码,是一个caffe文件夹 2.从已经配置好的caffe目录下拷贝一个Makefile.config放到$caffe_root下 3.在$caffe_root下打开命令行终端,输入以下命令 make -j8 make py make test -j8

在caffe提供的例程当中,例如mnist与cifar10中,数据集的准备均是通过调用代码自己完成的,而对于ImageNet1000类的数据库,对于高校实验室而言,常常面临电脑内存不足的尴尬境地.而对于应用者而言,用适合于自己条件的的数据集在caffe下训练及测试才是更重要的.所以我们有必要自己做数据库以及在caffe上训练及测试. 1,数据准备 在data中新建文件夹myself,我们截取了ImageNet1000类中的两类-panda与sea_horse,训练panda的图片24张,测试pa

Ubuntu14.04+caffe+cuda 环境搭建以及MNIST数据集的训练与测试 一.ubuntu14.04的安装: ubuntu的安装是一件十分简单的事情,这里给出一个参考教程: http://jingyan.baidu.com/article/76a7e409bea83efc3b6e1507.html 二.cuda的安装: 1.首先下载nvidia cuda的仓库安装包(我的是ubuntu 14.04 64位,所以下载的是ubuntu14.04的安装包,如果你是32位的可以参看具体的地

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

在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 train.py,同时新建文件夹 logs 和文件夹 samples,前者用来保存训练过程中的日志和模型,后者用来保存训练过程中采样器的采样图片,在 train.py 中输入如下代码: # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import os from read_data import * from utils import * from ops impo

学习知识的一种方式是先会用然后再问为什么. 在安装完成caffe,根据caffe的提示下载完mnist训练测试数据,并且运行lenet训练模型之后,摆在眼前的问题就是我怎么用caffe训练自己的数据啊,mnist的数据通过脚本就可以下载创建成lmdb,我要训练自己的数据集该怎么做? 用caffe训练自己的数据,必须解决的问题有两个:1.如何输入数据, 2.如何定义输出 首先我们解决第一个问题:训练数据的输入,这里我们之介绍使用lmdb的方式 查看lenet的train_val.prototxt,

课程简介: 本视频为机器学习系列课程第5章.主要定量研究训练与测试之间的关系,并引入学习模型中的一个重要概念--断点.课程深入浅出,从正射线.正区间和凸集三个具体例子入手,寻找突破点,从而得出训练集与测试集的关系. 课程大纲(Outline): 1.从训练到测试(From Training to Testing) 2.举例说明(Illustrative Examples ) 3.关键概念---- 断点(Key Notion --- Break Point ) 4.难题(Puzzle) 1.从训练

利用GPU和Caffe训练神经网络 摘要:本文为利用GPU和Caffe训练神经网络的实战教程,介绍了根据Kaggle的“奥托集团产品分类挑战赛”的数据进行训练一种多层前馈网络模型的方法,如何将模型应用于新数据,以及如何将网络图和训练权值可视化. [编者按]本文为利用GPU和Caffe训练神经网络的实战教程,介绍了根据Kaggle的“奥托集团产品分类挑战赛”的数据进行训练一种多层前馈网络模型的方法,如何将模型应用于新数据,以及如何将网络图和训练权值可视化. Caffe是由贾扬清发起的一个开源深度学