Caffe入门以及迁移学习(Fintune)的方法

最新推荐文章于 2025-05-21 19:49:01 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： Caffe Fintune 迁移学习 入门
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Ironsure/article/details/77851115
本文指导初学者入门Caffe，从阅读官方资料到配置开发环境，运行示例，重点讲解了迁移学习（Finetune）的应用，包括Flickr Style风格识别和Oxford 102 Flowers花卉识别案例，并提供了Caffe一天速成教程的资源链接，帮助理解训练参数和优化技巧。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 阅读官网资料

Caffe官网

2. 下载最近的Caffe代码，配置Caffe开发环境

Caffe代码仓库 

从源代码编译Caffe比较复杂，推荐使用docker获取配置好的caffe开发环境，Docker配置Caffe的步骤请参考博文

3. 运行Caffe提供的各个示例，Caffe提供Python接口和原生的C++实现的命令行接口

Notebook Examples: PyCaffe

Command Line Examples: C++ Caffe

4. 看完上面的资料，了解Caffe的接口。从头训练深度学习模型，需要大量标记好的图像，还需要大量的时间才能得到一个可用的模型。因为初期一般建议使用 Fintune或者迁移学习的方法获取自定义的深度学习模型。

除了官网提供的示例  Fine-tuning CaffeNe

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一文读懂「Fine-tuning」微调
女王の专属领地
01-19 2115
微调是指在预训练模型（Pre-trained model）的基础上，针对特定任务或数据领域，对部分或全部模型参数进行进一步的训练和调整（Fine Tune）。预训练模型通常是在大规模数据集上训练得到的，具有一定的通用性和泛化能力。微调的目标是在较小的目标数据集上，通过有限的训练数据，使模型更好地适应特定任务，从而提高模型在该任务上的性能。
深度学习框架Caffe入门
06-17
通过实例介绍了Caffe的的训练和预测方法以及对应的python接口，便于大家掌握Caffe常用的训练和预测方法；结合以图形化的方式介绍网络结构、训练的loss/精度变化、代码框架梳理；还涉及到项目上Caffe更高级的应用：...
caffe 迁移
shiqi,bao的博客
06-21 772
在一个配置好pycaffe的服务器上，将caffe迁移到线上服务器的步骤保存动态共享库for i in `ldd ./build/tools/caffe.bin | grep -v "linux-vdso.so.1" | grep -v "openmpi" | awk -F '=>' '{print $2}' | awk -F ' ' '{print $1}'`; do echo $i; cp $i
一文读懂迁移学习：从理论到实践
最新发布
2201_75491841的博客
05-21 1364
迁移学习作为机器学习领域的重要技术，通过知识的迁移和复用，为解决各种实际问题提供了高效的解决方案。从基础概念到代码实践，再到广泛的应用场景，我们看到了迁移学习强大的生命力和广阔的发展前景。随着技术的不断进步，迁移学习也面临着一些挑战和机遇。例如，如何更好地处理源领域和目标领域差异较大的情况，如何在保证迁移效果的同时提高迁移效率等。未来，迁移学习有望与更多新兴技术相结合，如强化学习、联邦学习等，进一步拓展其应用边界，在更多领域发挥更大的价值。
在Caffe上进行迁移学习
weixin_30840253的博客
08-01 423
目录 在 Caffe-SSD 上进行迁移学习 机器环境 准备数据集 得到 trainval.txt 得到 lmdb 文件 准备训练 进行训练 其他 在 Caf...
caffe迁移训练
CPFelix的博客
02-19 297
1.断点续训 #！/usr/bin/env sh ROOT=/home/felix/Felix/caffe-augmentation-master/data/General LOG=$ROOT/models/densenet/train-'data +%Y-%m-%d-%H-%M-%S'.log CAFFE=./build/tools/caffe.bin $CAFFE train...
深度学习21天实战caffe学习笔记《16：Caffe迁移和部署》
女王の专属领地
11-23 951
Caffe的迁移和部署1、从开发测试到生产部署 ： 离线训练、在线识别开发：离线训练阶段数据专家选择训练数据，算法专家设计模型参数，开发专家优化和调试训练过程，得到满足发布的模型，在caffe中表现为*.caffemodel文件；部署：在线识别阶段利用发布模型到线上或者某个嵌入式平台生产机器，接入线上其他服务（存储、数据库），获取在线数据并用上述模型处理，将结果返回客户端。并且将异常结果反馈给开发...
5天搞定深度学习框架-Caffe入门系列
06-09
本课程是在windows环境下的caffe课程，主要使用的是python的接口。 首先带着大家完成一个MNIST手写数字识别的项目，让大家了解caffe训练模型的大致流程。然后会讲到caffe中的一些重要文件和配置，使用python绘图。后...
深度学习Caffe框架入门视频课程
06-09
深度学习框架caffe入门，详解网络配置中每一个层的结构和参数项，对于超参数配置文件详解每一个参数的含义以及选择策略。对于数据源实例演示了两种常用的数据源LMDB和HDF5格式。课程涉及许多caffe框架的小技巧如绘制...
Caffe深度学习框架下的卷积神经网络实践及应用详解
03-20
具体内容包括CNN各个层级的工作原理、Caffe中的网络模型定义和训练方法、LeNet与AlexNet的实际运用、迁移学习及模型的性能优化等。通过详细的实战操作演示，文章帮助开发者掌握在Caffe上搭建CNN的方法和技术。 适合...
【Caffe】Caffe进行迁移学习.prototxt文件详解
安静
08-30 747
1.solver.prototxt net: "train_val.prototxt" test_iter: 5 #100 #（40张测试样本batch_size=8） test_interval:10 #1000 #(一次训练间隔能够进行一整个训练样本的遍历,160张，batch_size=16) # lr for fine-tuning ...
pytorch在fintune时将sequential中的层输出方法,以vgg为例
09-18
今天小编就为大家分享一篇pytorch在fintune时将sequential中的层输出方法,以vgg为例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
tensorflow迁移学习
10-02
tensorflow利用Inception-v3实现迁移学习。加载已有的模型，作为新任务提取特征的操作，实现分类迁移。包含完整的代码和数据集
迁移学习之caffe训练的层设置
ming5432ming的博客
11-15 1442
一/为什么会有迁移学习：          在模型的训练过程中， 当你有充分的数据时， 你可以将你的网络随机初始化， 进行从头的训练参数过程， 但这个过程可能很长和很痛苦；           因为模型的前几个层中， 主要学习到的特征是图像的轮廓， 或其他特征， 在在最后的几层才是分类或回归的高级特征，           因此人们往往利用别人已经训练好的模型，而修改最后几层，来达
迁移学习
yunxinan的专栏
07-23 904
迁移学习基础
神经风格迁移（Neural Style Transfer）程序实现（Caffe）
hongbin_xu的博客
05-24 3132
前言 上次的博客写了神经风格迁移（Neural Style Transfer）程序实现（Keras），使用keras的一个好处就是api简单，能够快速部署模型，使用很方便。出于学习目的，这次又使用caffe实现了一遍，整体思路跟前面的差不多，就不多说了。详细可以参考论文：一个艺术风格化的神经网络算法(A Neural Algorithm of Artistic Style)（译）。 程序 不...
fine-tuning
听笙
01-27 3114
JLU-IPVR 听笙 首先解释一下什么叫fine-tuning，基于一个训练好的caffe模型使用自己的数据，利用训练好的模型的权重参数值，通过修改最后一层的参数和输出类别，训练出一个适合自己数据的模型。 在实际学习的和做工程的过程中我们会遇到一个问题，就是数据量的问题，我们很难采集到大量的数据，因为我们都知道做深度学习需要使用到大量的数据，但是在我们之前已经有很多大牛，神犇为我们做了很多
fine-tuning（微调）的理解
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qq_45652492的博客
03-09 3万+
介绍 fine-tuning的过程就是用训练好的参数（从已训练好的模型中获得）初始化自己的网络，然后用自己的数据接着训练，参数的调整方法与from scratch训练过程一样（梯度下降）。对于初始化过程，我们可以称自己的网络为目标网络，训练好的模型对应网络为源网络，要求目标网络待初始化的层要与源网络的层相同（层的名字、类型以及层的设置参数等等均相同）。 fine-tuning已经成为了使用DL网络的一个常用技巧（trick）。使用深度网络做图像处理任务时，使用一个在大的数据集上预训练好的模型在自己数据上微调
Tensorflow加载模型（进阶版）：如何利用预训练模型进行微调（fintuning）
qq_41368074的博客
05-02 2157
我们要使用别人已经训练好的模型，就必须将.ckpt文件中的参数加载进来。我们如何有选择的加载.ckpt文件中的参数呢。首先我们要查看.ckpt都保存了哪些参数： 上代码： import tensorflow as tf import os from tensorflow.python import pywrap_tensorflow model_dir='./model'#设置模型...
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