17、基于斯坦福汽车数据集微调VGG网络及评估

基于斯坦福汽车数据集微调VGG网络及评估

一、数据集检查

在开始微调VGG16网络之前，我们先检查存储记录数据库的目录内容。使用以下命令：

$ ls -l rec

输出结果如下：

total 1188668
-rw-rw-r-- 1 adrian adrian 182749528 Aug 26 12:25 test.rec
-rw-rw-r-- 1 adrian adrian 851585528 Aug 26 12:23 train.rec
-rw-rw-r-- 1 adrian adrian 182850704 Aug 26 12:24 val.rec

从输出可以看出，训练数据库约为850MB，而验证和测试数据集各为181MB，比之前使用的ImageNet数据集小很多。

二、下载预训练权重

在编写 fine_tune_cars.py 代码之前，需要下载VGG16的预训练权重。可以通过以下链接下载：
http://data.dmlc.ml/models/imagenet/vgg/
确保下载 vgg16-0000.params 和 vgg16-symbol.json 文件。注意，VGG16的权重约为550MB，下载时请耐心等待。