caffe 提取图像特征

本文介绍了如何使用Caffe框架提取图像特征,包括数据准备、网络结构定义和特征提取步骤。首先,创建目录并生成图片路径文件,接着定义网络结构,如获取平均值文件和模型配置。然后,通过修改配置文件并运行命令行工具提取特定层(如fc7)的特征,最终将特征存储为mdb文件。

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

1.数据准备

所有的操作都是在caffe根目录下进行的

1.1.建立一个目录存放特征以及一些必要的信息
mkdir examples/temp
1.2.生成需要提取图片的位置集合的文件
find `pwd`/examples/images -type f -exec echo {} \; > examples/temp/temp.txt

这里第一个路径就是你的图片所在的目录,总之需要通过这个路径能够找到图片。最后生成的文件也是图片的绝对路径。

1.3.数据添加标签

因为提取特征是本来caffe里面分类模型的一部分,所以需要在路径后面加上标签,这个无所谓,因为我们不涉及到分类,只是需要提取特征。但是程序模型需要这个标签。

sed "s/$/ 0/" examples/temp/temp.txt > examples/temp/file_list.txt
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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