caffe MobileNet-yolov3 deploy.prototxt 以及调用代码

本文介绍了如何从test.prototxt修改得到deploy.prototxt,主要涉及修改输入层和删除detection层。同时提供了使用mobilenet_yolov3_deploy.prototx和caffemodel的调用代码。

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deploy.prototxt 可经test.prototxt修改得到:
1.修改输入层

layer {
  name: "data"
  type: "Input"
  top: "data"
  input_param {
    shape {
      dim: 1
      dim: 3
      dim: 416
      dim: 416
    }
  }
}


2.删掉最后的detection层

layer {
  name: "detection_eval"
  type: "DetectionEvaluate"
  bottom: "detection_out"
  bottom: "label"
  top: "detection_eval"

  detection_evaluate_param {
    num_classes: 2
    background_label_id: 0
    overlap_threshold: 0.5
    evaluate_difficult_gt: false
  }
}

如图:

 

##########################################

以下为mobilenet_yolov3_deploy.prototx  mobilenet_yolov3_deploy.caffemodel 调用代码

// This is a demo code for using a SSD model to do detection.
// The code is modified from examples/cpp_classification/classification.cpp.
// Usage:
//    ssd_detect [FLAGS] model_file weights_file list_file
//
// where model_file is the .prototxt file defining the network architecture, and
// weights_file is the .caffemodel file containing the network parameters, and
// list_file contains a list of image files with the format as follows:
//    folder/img1.JPEG
//    folder/img2.JPEG
// list_file can also contain a list of video files with the format as follows:
//    folder/video1.mp4
//    folder/video2.mp4
//
#define USE_OPENCV
#include <caffe/caffe.hpp>
#ifdef USE_OPENCV
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#endif  // USE_OPENCV
#include <algorithm>
#include <iomanip>
#include <iosfwd>
#include <memory>
#include <string>
#include <utility>
#include <vector>

#ifdef USE_OPENCV

using namespace caffe;  // NOLINT(build/namespaces)
using namespace cv;
using namespace std;

class Detector {
public:
    Detector(const string& model_file,
             const string& weights_file,
             const string& mean_file,
             const string& mean_value);

    std::vector<vector<float> > Detect(const cv::Mat& img);

private:
    void SetMean(const string& mean_file, const string& mean_value);

    void WrapInputLayer(std::vector<cv::Mat>* input_channels);

    void Preprocess(const cv::Mat& img,
                    std::vector<cv::Mat>* input_channels);

private:
    boost::shared_ptr<Net<float> > net_;
    cv::Size input_geometry_;
    int num_channels_;
    cv::Mat mean_;
};

Detector::Detector(const string& model_file,
                   const string& weights_file,
                   const string& mean_file,
                   const string& mean_value) {
#ifdef CPU_ONLY
    Caffe::set_mode(Caffe::CPU);
#else
    Caffe::set_mode(Caffe::GPU);
#endif

    /* Load the network. */
    net_.reset(new Net<float>(model_file, TEST));
    net_->CopyTrainedLayersFrom(weights_file);

    CHECK_EQ(net_->num_inputs(), 1) << "Network should have exactly one input.";
    CHECK_EQ(net_->num_outputs(), 1) << "Network should have exactly one output.";

    Blob<float>* input_layer = net_->input_blobs()[0];
    num_channels_ = input_layer->channels();
    CHECK(num_channels_ == 3 || num_channels_ == 1)
            << "Input layer should have 1 or 3 channels.";
    input_geometry_ = cv
### Caffedeploy.prototxt与train_val.prototxt的区别及用途 在Caffe框架中,`deploy.prototxt`和`train_val.prototxt`是两种不同的网络配置文件,它们分别用于不同的场景。以下是两者的详细区别及用途: #### 1. **train_val.prototxt** - `train_val.prototxt`主要用于定义模型的训练和验证阶段的网络结构。 - 它包含了完整的网络层定义,包括输入数据层(如`Data`层)、损失函数层(如`SoftmaxWithLoss`层)以及准确性评估层(如`Accuracy`层)。这些层在训练和验证过程中是必需的[^2]。 - 此外,`train_val.prototxt`还可能包含一些与训练相关的参数,例如学习率调整、正则化等设置。 - 文件中通常会有多个`phase`属性,用于区分训练阶段(`TRAIN`)和验证阶段(`TEST`)的网络配置。 示例代码: ```protobuf layer { name: "data" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { mirror: true crop_size: 227 mean_file: "data/ilsvrc12/mean.binaryproto" } data_param { source: "examples/imagenet/train_lmdb" batch_size: 256 backend: LMDB } } ``` #### 2. **deploy.prototxt** - `deploy.prototxt`主要用于模型部署阶段,即在测试或实际应用中使用训练好的模型进行预测时的网络结构定义。 - 它通常是从`train_val.prototxt`简化而来的,去掉了与训练相关的内容,例如数据输入层、损失函数层和准确性评估层[^3]。 - 在`deploy.prototxt`中,输入数据层被替换为`Input`层,用户需要手动指定输入数据的形状。 - 此外,`deploy.prototxt`中不包含任何与训练过程相关的参数,例如学习率、动量等。 示例代码: ```protobuf layer { name: "data" type: "Input" top: "data" input_param { shape: { dim: 1 dim: 3 dim: 227 dim: 227 } } } ``` #### 3. **主要区别** | 特性 | train_val.prototxt | deploy.prototxt | |--------------------|-----------------------------------------------------|--------------------------------------------------| | **用途** | 训练和验证阶段 | 测试和部署阶段 | | **输入层类型** | Data层或其他数据输入层 | Input层 | | **是否包含损失层** | 包含(如SoftmaxWithLoss) | 不包含 | | **是否包含评估层** | 包含(如Accuracy) | 不包含 | | **是否包含训练参数** | 包含(如学习率、动量等) | 不包含 | #### 4. **生成关系** - `deploy.prototxt`通常可以通过从`train_val.prototxt`中删除与训练无关的部分生成[^2]。 - 具体操作包括:移除`Data`层,添加`Input`层,删除损失函数层和评估层等。 --- ### 示例对比 #### train_val.prototxt片段 ```protobuf layer { name: "loss" type: "SoftmaxWithLoss" bottom: "fc8" bottom: "label" top: "loss" } layer { name: "accuracy" type: "Accuracy" bottom: "fc8" bottom: "label" top: "accuracy" include { phase: TEST } } ``` #### deploy.prototxt片段 ```protobuf layer { name: "fc8" type: "InnerProduct" bottom: "fc7" top: "fc8" param { lr_mult: 1 decay_mult: 1 } param { lr_mult: 2 decay_mult: 0 } inner_product_param { num_output: 1000 weight_filler { type: "xavier" } bias_filler { type: "constant" value: 0 } } } ``` ---
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