使用Caffe框架训练模型

最新推荐文章于 2020-01-04 15:10:48 发布
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分类专栏： caffe 深度学习
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本文详细介绍了使用Caffe框架进行模型训练的过程，包括网络模型prototxt文件的配置，超参数文件solver.prototxt的设置，以及如何通过fine-tuning方法加载预训练的caffemodel进行模型优化。

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使用Caffe框架训练，一般需要网络模型prototxt文件，还需要超参数文件solver.prototxt文件，大部分我们都使用fine-tuning的方法，即加-weights选项，后面跟上一个caffemodel.

./cafferead/build/tools/caffe train -model xxxx.prototxt -solver=xxxx_solver.prototxt -weights xxxx.caffemodel -gpu all/0
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liye931125的博客
01-20 666
CAFFE框架训练
用自己的数据进行CaffeNet训练模型
02-02
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10-09 408
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Caffe框架下如何训练自己的数据集和网络
Chris_zhangrx的博客
12-09 3936
当我们安装了 Caffe 框架，经过了 MNIST，和 cifar10 练手以后，开始慢慢熟悉这个经典的框架了，不过总是有需要训练自己准备的图片集和网络的时候，下面是我在使用时个人的一些小总结，以及用到的一些小脚本文件，若有错误之处或者建议意见，欢迎留言，互相交流学习。注：下面每个过程内容不全是连续的，可能文件名看着有些乱，但是每个步骤的操作都是一样的，只要对应这自己修改相应文件的路径和名字就行了，
caffe训练总（9）Caffe框架下训练自己的数据集和网络
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01-04 345
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ubuntu 下caffe框架内一个训练流程小记
liberyu
08-09 476
训练伊始：获取数据集         所需要执行的文件是 get_.sh       但是该文件的执行需要在指定的文件夹下面，而非是caffe根目录。故而在执行之前需要先cd切换到指定的文件夹 例如：当你需要执行 get_mnist.sh 时首先要做： $ cd #直接回到home目录 $ cd caffe/data/mnist #到caffe目录下找data文件
深度学习Caffe框架训练模型ResNet-18与ResNet-50
通过使用这些预训练模型，开发者和研究者可以快速构建起复杂的图像识别系统，节省时间和计算资源，并在此基础上进行进一步的创新和研究。随着深度学习技术的不断演进，更多的预训练模型和工具将被开源，从而促进整个...
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09-30
在本资源中，提供的是用 Caffe 框架预训练的 ResNet-50 模型，这使得开发者能够快速地应用此模型到自己的图像分类任务中。 1. **ResNet 架构**： ResNet 的核心创新是引入了残差块（Residual Block）。这种结构...
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09-30
本压缩包提供的MobileNet-SSD模型是基于Caffe框架预训练的，Caffe是一款流行的深度学习框架，以其速度和效率著称。使用Caffe进行预训练，意味着模型的权重已经被训练到一定程度，可以直接用于目标检测任务，或者作为...
caffe 训练自己的分类模型
hust平凡之路 的博客
01-06 7918
学习caffe的最终目的，是可以利用自己的数据集，训练模型，并解决实际问题。 所以在前面跑通了mnist和cifar-10例程的基础上，尝试训练自己的模型，从头到尾走一遍所有的流程。准备数据、训练并得到模型，利用模型进行分类预测。 一、准备数据 1、在网上找了一些图片，分为五类，编号为0,1,2,3,4，每类训练数据50张，测试数据20张。博主将所有的train图片都放在了train
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caffe框架图像处理常用命令
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【caffe】caffe框架中的train_val.prototxt文件和deploy.prototxt文件区别和转换
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04-17 3961
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