u011244794的博客

实验流程 1.      数据集准备 获取训练图片集与验证图片集，并产生train.txt与val.txt，内容为图片路径与分类标签；将图片进行大小重设，设置为256*256大小；使用create_imagenet.sh脚本将2组图片集转换为lmbp格式。 2.      计算图像均值 使用make_imagenet_mean.sh计算图像均值，产生imagenet_mean.binary

因为自己在网络上查到的资料对于一个新手来说虽然指明了方向，但是在细节上没有给出很好的实例，因此我把自己训练的过程记录下来。 【实验环境】 物理内存：64G Free：7.5G  CPU个数：3，单个CPU物理核数：8 操作系统：Linux 备注：具有GPU运算能力 【实验目标】 使用自己的图片集，以及caffe框架，对imagenet进行训练，得到自己的model。