基于caffenet网络人脸检测模型的测试步骤

1、模型训练好以后，如果想调用训练好的模型进行测试，则需要调用/home/devy/caffe-master/examples/cpp_classification/classification.cpp程序，由于我的是二分类器，

最多只能输出两类，classification.cpp程序中默认的是最少输出五类，因此这里需要修改参数具体如下：

 

其中的N原始值为5，现已修改为2，因此在输出结果时只能输出2类

输出的结果值按由高到低排序。修改完以后保存，然后在终端目录输入

1 cd  /home/devy/caffe-master/build/examples

2 make 

 

2、在测试之前需要在/home/devy/caffe-master/data/face_detection目录下准备synsets.txt以及synset_words.txt文本，

 

 

如图所示，synset_words.txt每一行存放的是训练集中正负样本的文件名，face是代表face_positive_samples文件夹中所存放的类别

 

synsets.txt中每一行存放的是正负样本的文件名

 

编译完以后就可以按照官网提供的例子进行测试了。

3、在 caffe-master目录下执行 

 ./build/examples/cpp_classification/classification.bin  models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt  models/bvlc_reference_caffenet/caffenet_train_iter_200000.caffemodel  data/face_detection/test_mean/imagenet_mean.binaryproto  data/face_detection/synset_words.txt  /home/devy/caffe-master/examples/images/cat.jpg

 

最终的输出结果为