利用caffe训练好的模型进行测试

本文介绍如何利用Caffe训练好的模型进行测试,重点在于解释测试过程中的关键文件,如caffemodel、测试脚本和网络结构文件。通过执行测试程序test.sh,结合训练与验证设置,评估模型在测试集上的准确率。

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在caffe训练的过程中,我们利用验证集来测试,可以大概了解模型的准确率。

本文讲解的是,对于caffe训练好的模型进行预测,得出准确率。

主要需要以下几个文件:


其中log文件夹保存的是测试结果

        snapshot_iter_50000.caffemodel.h5: 为需要测试的caffe模型

        test.sh: 为测试程序

       train_val.prototxt: 为测试的网络结构,需要加入测试数据。


test.sh:

#!/usr/bin/env sh

TOOLS=/caffe-master/build/tools
GLOG_log_dir='/celeba_test/log/' \
$TOOLS/caffe test \
 --model=/celeba_test/train_val.prototxt \
 --weights=/celeba_test/snapshot_iter_50000.caffemodel.h5 \
 --iterations=320 \
 --gpu=0

其中 iterations * batch_size = 测试图片总数,batch_size在train_val.prototxt里设置。</

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