安静

在caffe中训练模型需要将训练的图片打包成txt文件，这里通过linux自带的shell脚本进行转换，具体代码如下：#!/bin/bash# get all filename in specified pathpath=$1files=$(ls $path|head -n 80)for filename in $filesdo #mv $filename $path2 ec...

1.solver.prototxtnet: "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 ...

在命令行运行训练或测试命令后添加”2>&1|tee train.log” ,例如:python fine_tune.py 0 ./solver.prototxt ../../../bvlc_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel 2>&1|tee train.logtee表示在终端显示。通过cat命令查看最...

#encoding:utf-8import osfile_path = "C:/Users/admin/Desktop/testset/OK/"# os.listdir(file)会历遍文件夹内的文件并返回一个列表path_list = os.listdir(file_path)print(path_list) ## 定义一个空列表,我不需要path_list中的后缀名path...

#encoding:utf-8import osimport cv2import numpy as np#print(os.path)file_path = "C:/Users/admin/Desktop/xinhuodetect/OK/" #NG/OKfile_path2 = "C:/Users/admin/Desktop/xinhuodetect/imageInhance/O...

出现过拟合的原因1. 训练集的数量级和模型的复杂度不匹配。训练集的数量级要小于模型的复杂度；2. 训练集和测试集特征分布不一致；3. 样本里的噪音数据干扰过大，大到模型过分记住了噪音特征，反而忽略了真实的输入输出间的关系；4. 权值学习迭代次数足够多(Overtraining)，拟合了训练数据中的噪声和训练样例中没有代表性的特征。解决方案（simpler model str...