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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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。

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
CAFFE框架训练
liye931125的博客
01-20 695
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caffe训练自己的模型：全流程
山中有石为玉
01-30 2389
最近做项目，将使用mobilenetv2 caffe模型，从自己准备数据，到训练， 整体走了一遍流程。   1、图像预处理 融合了差不多10个年龄数据集，得到一个数量40万，1-60岁的数据集。 2、生成imdb文件 （1）使用python脚本，生成文件名和标签文件：train.txt，valid.txt和test.txt文件 （2）修改sh脚本，生成train和valid的imdb文...
【Caffe框架】如何训练自己的数据
weixin_44446028的博客
10-09 427
一、准备数据 （此阶段准备自己的数据，讲图片数据放在caffe/data目录下） 有条件的同学，可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images，下载imagenet图片来训练。但是我没有下载，一个原因是注册账号的时候，验证码始终出不来（听说是google网站的验证码，而我是上不了google的）。第二个原因是数据太大了。。。 我去网上找...
MTCNN-caffe版本训练数据
12-22
ubuntu系统16.04，基于caffe框架的MTCNN模型训练全套数据，包含已经训练好的模型，需要用的训练数据以及训练过程中间产生的数据。
Caffe框架下如何训练自己的数据集和网络
Chris_zhangrx的博客
12-09 3986
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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01-04 362
caffe训练总（10）一、图片集的制作1. 图片分文件夹2.打标签3. 制作 lmdb 文件二、训练网络4. 开始训练三、测试性能5. 查看 Accuracy 和 Loss6. 验证模型的准确率 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...
用自己的数据进行CaffeNet训练模型
02-02
在使用CaffeNet进行模型训练时，通常需要按照特定的步骤准备数据、配置网络模型和超参数，并生成...另外，在Windows环境下运行上述脚本，可能需要一定的环境配置，包括安装好Python环境、Caffe框架以及必要的依赖库等。
使用 OpenCV 调用 Caffe 框架及训练好的残差神经网络实现人脸检测
最新发布
08-14
当我们将OpenCV与Caffe框架结合使用时，能够利用Caffe预先训练好的深度学习模型来实现高效的人脸检测。残差神经网络（ResNet）是一种通过引入“跳过连接”来解决深度网络中的梯度消失问题的网络结构。它允许网络中较...
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
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ubuntu 下caffe框架内一个训练流程小记
liberyu
08-09 499
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
caffe 训练自己的分类模型
hust平凡之路 的博客
01-06 8064
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微调︱caffe中fine-tuning模型三重天（函数详解、框架简述）+微调技巧
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caffe学习笔记（一）: caffe训练流程(超详细)
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一、准备数据 1.得到文件列表清单                         2.转换成Lmdb格式 在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb，因此需要将原始图片文件转化为能够运行的db文件。在caffe中存在convert_imageset.cpp，存放在根目录下的tools文件夹下。编译之后，生成对应的可执行文件放在 buile/tools/ 下面，这个文件的...
caffe框架图像处理常用命令
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caffe自带的mnist模型训练好后，使用该模型测试手写字识别精度 sudo ./build/tools/caffe.bin test -model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights=examples/mnist/lenet_iter_5000.caffemodel
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利用Caffe训练模型(solver、deploy、train_val)+python使用已训练模型
素质云笔记
01-06 1万+
本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂，由唐宇迪老师授课 如果你企图用CPU来训练模型，那么你就疯了… 训练模型中，最耗时的因素是图像大小size，一般227*227用CPU来训练的话，训练1万次可能要超过1周的时间。 不同的网络结构，可能会有不同图片尺寸的需求，所以训练之前需要了解一下，在生成LMDB环节就直接符合上模型的数据要求。 如果你自己DIY了框架，那么不知道如何检验框架与通用框架比较，
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开源节流
04-17 4053
主要参考：官方网址：http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/imagenet.html数据集及第一部分参考网址：http://www.lxway.com/4010652262.htm主要步骤：1. 准备数据集2. 标记数据集3. 创建lmdb格式的数据4. 计算均值5. 设置网络及求解器6. 运行求解由于imagenet的数据集太大，博主...
Caffe学习笔记(一)：CIFRA-10在Caffe上进行训练学习
Jack-Cui
03-28 9558
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