本文以CaffeNet为例:
1. train_val.prototxt
首先,train_val.prototxt文件是网络配置文件。该文件是在 训练的时 候用的。
2.deploy.prototxt
该文件是在测试时使用的文件。
区别:
首先deploy.prototxt文件都是在train_val.prototxt文件的基础上删除了一些东西,所形成的。
由于两个文件的性质,train_val.prototxt文件里面训练的部分都会在deploy.prototxt文件中删除。
在train_val.prototxt文件中,开头要加入一下训练设置文件和准备文件 。例如,transform_param中的mirror: true(开启镜像);crop_size: ***(图像尺寸);mean_file: ""(求解均值的文件),还有data_param中的source:""(处理过得数据训练集文件);batch_size: ***(训练图片每批次输入图片的数量);backend: LMDB(数据格式设置)。然后接下来,训练的时候还有一个测试的设置,测试和训练模式的设置通过一个include{phase: TEST/TRAIN}来设置。接下来就是要设置TEST模块内容。然后其他设置跟上面一样,里面有个batch_size可以调小一点,因为测试的话不需要特别多的图
1. train_val.prototxt
首先,train_val.prototxt文件是网络配置文件。该文件是在 训练的时 候用的。
2.deploy.prototxt
该文件是在测试时使用的文件。
区别:
首先deploy.prototxt文件都是在train_val.prototxt文件的基础上删除了一些东西,所形成的。
由于两个文件的性质,train_val.prototxt文件里面训练的部分都会在deploy.prototxt文件中删除。
在train_val.prototxt文件中,开头要加入一下训练设置文件和准备文件 。例如,transform_param中的mirror: true(开启镜像);crop_size: ***(图像尺寸);mean_file: ""(求解均值的文件),还有data_param中的source:""(处理过得数据训练集文件);batch_size: ***(训练图片每批次输入图片的数量);backend: LMDB(数据格式设置)。然后接下来,训练的时候还有一个测试的设置,测试和训练模式的设置通过一个include{phase: TEST/TRAIN}来设置。接下来就是要设置TEST模块内容。然后其他设置跟上面一样,里面有个batch_size可以调小一点,因为测试的话不需要特别多的图

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