caffe数据转换

1、测试caffe

下载mnist数据和标签

sh ./data/mnist/get_mnist.sh

生成mnist数据的lmdb

sh ./examples/mnist/create_mnist.sh

训练mnist的分类模型

sh ./examples/mnist/train_lenet.sh

训练没问题，最后可得到10000次训练后，训练准确率为99%左右

2、将自己的数据生成lmdb

建立自己的数据文件分类夹mydata

文件夹中分成：

train--类别1、类别2

test--类别1、类别2

然后路径到mydata。

使用指令在文本文件的前面写明类别并且在后面写明标签

$ ls train/class0 | sed "s:^:class0/:" | sed "s:$: 0:" >>t_train.txt
$ ls test/class1 | sed "s:^:class1/:" | sed "s:$: 1:" >>t_test.txt
$ ls test/class0 | sed "s:^:class0/:" | sed "s:$: 0:" >>t_test.txt

使用命令得到lmdb

../build/tools/convert_imageset --resize_width=60 --resize_height=40 /home/数据的根目录位置/mydata/test/ ./t_test.txt ./t_test_lmdb
同理得到train的数据

tips:可以写一个label_name.txt记录类别名称和标签的对应含义。例如：0 class0