非常好用的caffe预训练模型合集

本文分享了由SnailTyan大佬整理的Caffe预训练模型集合,包含AlexNet、VGG、GoogLeNet、Inception系列、ResNet、SENet、DenseNet、SqueezeNet等模型。所有模型及网络结构已上传至Github,适用于微调任务,提供了prototxt文件和caffemodel。

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预训练模型集合 caffe model zoo


转自SnailTyan大佬:
https://blog.youkuaiyun.com/Quincuntial/article/details/79242342

Caffe有许多分类的预训练模型及网络结构,我自己训练过的模型总结在Github上,基本上涵盖了大部分的分类模型,包括AlexNet,VGG,GoogLeNet,Inception系列,ResNet,SENet,DenseNet,SqueezeNet。

其中会碰到不少坑,例如VGG给的结构已经太旧了,需要根据新版本Caffe的进行修改,DenseNet训练网络结构有些地方需要修改等。鉴于以上原因,我自己整理了一个Caffe
Model Zoo。

Github地址:https://github.com/SnailTyan/caffe-model-zoo

备注:大佬提供的是prototxt文件和caffemodel.将预训练模型用于微调时将.caffemodel文件作为 -weights参数的值来使用。例如:

~/caffe $ ./build/tools/caffe train -solver solver路径/solver.protxt -weights caffemodel路径/VGG.caffemodel
### 关于Caffe预训练模型的信息及其下载 #### Caffe预训练模型概述 Caffe提供了多种预训练模型,这些模型可以在不同的任务上实现即插即用的效果。常见的预训练模型包括分类、检测以及分割等不同类型的神经网络结构[^1]。 #### 模型获取途径 预训练模型可以从[Caffe Model Zoo](http://caffe.berkeleyvision.org/model_zoo.html)获得,这里不仅有官方维护的各种经典模型,还有社区贡献的不同领域内的优秀作品。对于特定需求来说,可以直接访问提供的链接来找到所需的模型文件[^2]。 #### 下载实例 以`bvlc_googlenet.caffemodel`为例说明如何下载并使用该模型: - **模型用途**: 图像分类。 - **下载方式**: 可通过上述提到的Model Zoo页面直接点击对应的链接完成下载操作;也可以利用命令行工具wget或curl等方式进行自动化批量处理。 ```bash # 使用wget下载GoogleNet模型 wget http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_googlenet.caffemodel ``` 同样地,其他如MobileNetSSD用于目标检测、seg.caffemodel负责语义分割等功能性的预训练权重都可以按照相同的方法取得。 #### 测试环境配置建议 为了确保所下载的预训练模型能够正常工作,在实际部署之前应该先验证本地开发环境中是否存在必要的依赖项和支持库。例如,如果计划在MATLAB环境下集成,则需确认已经成功编译并通过了相关测试[^4]。 另外需要注意的是,当遇到类似缺少GPU支持的情况时,虽然仍能在CPU模式下执行推理过程,但这可能会显著影响性能表现[^5]。
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