caffe模型训练

最新推荐文章于 2025-01-20 19:44:37 发布
最新推荐文章于 2025-01-20 19:44:37 发布
阅读量923 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： caffe
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/foolsnowman/article/details/50951235

Finetune

caffe train --solver=... --weights=...

snapshot

继续训练

caffe train --solver=... --snapshot=...
caffe模型训练全过程（一）脚本、数据准备与制作
dyingstraw的博客
04-16 3943
1.首先建立工程文件夹 文件夹结构如下 |——project ├── create_imagenet.sh #生成lmdb文件的脚本 |——train_lmdb ├── data.mdb └── lock.mdb #存放输出的训练集lmdb文件 |——val_lmdb ├── data.md...
Windows下Caffe的学习与应用（一）——训练自己的数据模型(GoogleNet)
知来者逆的博客
03-07 3368
前言 之前有用OpenCv的特性提取和SVM、BOW做过按图像里的内容进行分类的相关项目，耗时长，准确率又不是很高，只有百分七十到八十，所以一直想用caffe试试。 一、系统环境 二、数据集准备与处理 1.收集数据 2.更改文件名 3.统一图像大小 三、创建相关文件 1.创建数据文件夹 （1）在caffe-windows/data路径下创建一个自己存放数据的文件夹，我这里起名为classify，在...
caffe训练自己的模型：全流程
山中有石为玉
01-30 2355
最近做项目，将使用mobilenetv2 caffe模型，从自己准备数据，到训练， 整体走了一遍流程。   1、图像预处理 融合了差不多10个年龄数据集，得到一个数量40万，1-60岁的数据集。 2、生成imdb文件 （1）使用python脚本，生成文件名和标签文件：train.txt，valid.txt和test.txt文件 （2）修改sh脚本，生成train和valid的imdb文...
caffe——模型训练数据的过程
yx2017的博客
06-09 1万+
本文主要讲解caffe的整个使用流程，适用于初级入门caffe，通过学习本篇博文，理清项目训练、测试流程。初级教程，高手请绕道。 我们知道，在caffe编译完后，在caffe目录下会生成一个build目录，在build目录下有个tools，这个里面有个可执行文件caffe，如下图所示： 有了这个可执行文件我们就可以进行模型的训练，只需要学会调用这个可执行文件就可以了，这便是
caffe训练分类模型教程
jane_6091的博客
02-25 3694
caffe训练分类模型教程 1.已有图像存放在train和val下，book和not-book（两类）的图片数量相同 在caffe/data下新建一個myself文件夾，并新建两个文件夹分别命名为train和val 批量重命名图片 # -*- coding:utf8 -*- import os class BatchRename(): ''' 批量重命...
Caffe模型训练
weixin_62505365的博客
01-20 2169
这条信息说明Caffe正在将求解器的状态（包括学习率、动量等参数）保存到另一个二进制的协议缓冲文件中。编译期间会遇到非常多的问题，基本是依赖库没装，和opencv的版本可能有些关键字被舍弃了，需要更改。实际上是不能直接使用 --image=your_image.jpg来直接指定图片文件来进行识别。运行./data/example/mnist/get_mnist.sh会自动下载四个文件。运行./examples/mnist/train_lenet.sh开始模型训练。写个Python或者C++程序实现。
Caffe模型训练prototxt编写
最新发布
weixin_62505365的博客
01-20 308
Caffe网络结构层参数详解_prototxt-优快云博客解析Caffe框架的prototxt模型文件_prototxt文件-优快云博客prototxt可视化网站:Netscope caffe 模型定义工具:caffe_model_tool: 使用python工具方便产生caffe模型文件(prototxt)Caffe——网络配置（prototxt文件）-优快云博客
实用的caffe模型训练技巧与调试方法
Caffe模型训练主要分为数据准备、网络模型设计、训练配置和模型保存等几个步骤。首先需要准备训练数据集，并进行预处理操作，例如图像的缩放、裁剪和归一化等。然后通过定义网络模型结构来构建自己的深度学习模型。...
Ubuntu中caffe模型训练
01-17
### 使用 Caffe 在 Ubuntu 上进行模型训练 #### 准备工作环境 为了在Ubuntu上使用Caffe进行模型训练，需先安装并配置好Caffe开发环境。这通常涉及依赖库的安装以及编译源码来构建工具集。 #### 复制必要的配置文件...
Caffe模型训练：正负样本数据集构建
模型训练通常涉及到以下几个步骤： - **初始化**：初始化网络参数。 - **迭代前向传播**：网络根据当前参数对训练数据进行前向传播，输出预测结果。 - **计算损失**：计算预测结果与真实结果之间的差异（损失函数）...
用自己的数据进行CaffeNet训练模型
02-02
win7环境下，用自己的数据进行CaffeNet训练模型，亲测可行！
caffe自定义模型训练的方法
编程之路
08-12 1309
1.准备数据集 共分为5类: animal flowers plane house guitars 下载并进行解压 2.数据集进行分类 # coding:utf-8 import numpy as np import os import shutil ''' 数据集的分类 测试集: 300张 训练集: 500张 ''' root_caffe = ...
caffe训练调参
山中有石为玉
02-15 413
参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_16234613/article/details/79596609 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34234084 https://blog.youkuaiyun.com/yuanlunxi/article/details/79378301
caffe训练cnn调参
xiaoyang
11-30 914
目前用过的cnn调参方法都是降低学习率，并且在降低的时候是一点点降低。1.来自知乎上的回答： 链接：https://www.zhihu.com/question/29901947/answer/46027216 如果你不求state of the art，0.0x的learning rate，0.9x的momentum (1 <= x <= 5)，再加少量learning rate decay就
caffe学习笔记（一）: caffe训练流程(超详细)
热门推荐
小熊猫的博客
07-24 1万+
一、准备数据 1.得到文件列表清单                         2.转换成Lmdb格式 在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb，因此需要将原始图片文件转化为能够运行的db文件。在caffe中存在convert_imageset.cpp，存放在根目录下的tools文件夹下。编译之后，生成对应的可执行文件放在 buile/tools/ 下面，这个文件的...
caffe模型训练与使用（windows平台）
apple_54470279的博客
06-01 2139
本文训练模型是在 windows 系统上完成的，在训练模型之前，需要在自己的设备上编译好 caffe 。windows 下编译 caffe 的教程：https://blog.youkuaiyun.com/apple_54470279/article/details/124993901程序已打包，下载地址：百度网盘下载为了方便访问文件，建议先建一个文件夹，用来存放本次训练过程中的所有文件。比如，我在桌面上新建了一个名为 的文件夹，因此在本文中，我的所有文件都是在这个文件夹中进行编写的。我在训练的过程中参考了很多文章，也
如何调用 caffe 训练好的模型对输入图片进行测试
生命在于折腾！
08-18 2366
如何调用 caffe 训练好的模型对输入图片进行测试 该部分包括两篇文章 win10 下 caffe 的第一个测试程序（附带详细讲解） 主要讲解如何利用 caffe 来训练模型。 如何调用 caffe 训练好的模型对输入图片进行测试 主要介绍利用已经训练好的模型进行预测。 对 caffe 来说常用的有两种接口，一种是通过 C++ 接口， 另一种是通过 python 接口。这里以 caffe 中...
caffe 训练自己的分类模型
hust平凡之路 的博客
01-06 7931
学习caffe的最终目的，是可以利用自己的数据集，训练模型，并解决实际问题。 所以在前面跑通了mnist和cifar-10例程的基础上，尝试训练自己的模型，从头到尾走一遍所有的流程。准备数据、训练并得到模型，利用模型进行分类预测。 一、准备数据 1、在网上找了一些图片，分为五类，编号为0,1,2,3,4，每类训练数据50张，测试数据20张。博主将所有的train图片都放在了train
Caffe学习系列(12)：训练和测试自己的图片
weixin_33975951的博客
12-28 577
学习caffe的目的，不是简单的做几个练习，最终还是要用到自己的实际项目或科研中。因此，本文介绍一下，从自己的原始图片到lmdb数据，再到训练和测试模型的整个流程。 一、准备数据 有条件的同学，可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images，下载imagenet图片来训练。但是我没有下载，一个原因是注册账号的时候，验证码始终出不来（...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值