caffe安装使用、样本制作、网络修改、错误重新训练!

最新推荐文章于 2022-01-27 19:18:35 发布
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本文档详细介绍了在Windows环境下使用Visual Studio 2013进行Caffe的安装配置流程，并分享了如何制作适合Caffe使用的样本数据集。此外，还提供了针对训练过程中可能出现的问题及解决方案，包括如何调整网络结构以适应不同的分类任务。

总的参考博客：

1、安装：

转 Windows+VS2013爆详细Caffe编译安装教程

【caffe-Windows】caffe+VS2013+Windows无GPU快速配置教程

Caffe初试（一）win7_64bit+VS2013+Opencv2.4.10+CUDA6.5配置Caffe环境

2、样本制作：

用caffe跑自己的数据，基于WINDOWS的caffe

当制作levelldb时需要添加的位置

使用训练好的网络测试jpg格式图片方法


3、网络修改和错误重新训练

训练时出现错误重新训练的方法

可以把caffenet网络最后层的1000改为自己的类别


深度学习Caffe实战笔记（7）Caffe平台下，如何调整卷积神经网络结构
gybheroin的博客
01-06 5802
授人以鱼不如授人以渔，红鲤鱼家有头小绿驴叫驴屡屡。至于修改网络结构多亏了课题组大师姐老庞，在小米实习回校修整，我问她怎么修改网络，她说改网络就是改协议，哎呀，一语惊醒梦中人啊！虽然博主之前也想过修改网络协议试一试，鉴于一直不懂网络结构中的各个参数是干啥的，所以一直没去实施，这次终于开始尝试了。 caffe平台实现卷积神经网络实在方便的很啊，只需要一个协议文件定义一下网络结构，再定义一个超参协议文件
调用caffe进行网络训练（caffe.cpp 解析）
小火车~
07-14 1万+
caffe.cpp 文件为调用caffe进行网络训练的主要代码，内包含 train,test,time等函数对网络进行训练，微调，测试，时间计算。  caffe.cpp文件位于： /caffe-master/tools/caffe.cpp 参考博文： http://blog.sina.com.cn/s/blog_9a3e0f110102w9r1.html #ifdef WITH_
训练过程中，出现样本错误 的问题
weixin_38740463的博客
04-26 854
1）通解 写一个异常函数：（例如，查了好久，发现txt文档中多了一个回车。。醉了） 写了个这个函数，取巧完成 2）查文档： 发现，真的是txt 标签文档中多了一个空格。 ...
训练和测试样本的时候出现过的一个错误
csg3140100993的博客
05-10 652
请勿对测试数据进行训练。 如果评估指标取得了意外的好结果，则可能表明不小心对测试集进行了训练。例如，高准确率可能表明测试数据泄露到了训练集。 例如，假设一个模型要预测某封电子邮件是否是垃圾邮件，它使用主题行、邮件正文和发件人的电子邮件地址作为特征。我们按照 80-20 的拆分比例将数据拆分为训练集和测试集。在训练之后，该模型在训练集和测试集上均达到了 99% 的精确率。我们原本预计测试集上的精确率会低于此结果，因此再次查看数据后发现，测试集中的很多样本与训练集中的样本是重复的（由于疏忽，我们在拆分数据之前
caffe输出分类训练时验证集识别错误的样本
xunan003的博客
05-14 2333
本文以mnist以及lenet为例1.将测试错误样本打印出来当运行测试时，最后的输出层为AccuracyLayer层。AccuracyLayer对前一层全连接层ip2的10个神经元输出结果进行排序，然后将最大值所对应的神经元序号与标签label进行比较，相等则判定预测正确；否则判定预测错误。所以，首先对accuracy_layer函数进行功能添加，打开src/caffe/layers/accura...
caffe学习（二）Windows10+Cifar10+DenseNet 训练和预测（C++）详细过程（训练自己的图片也试用）附：问题总结
mqyw29995的博客
02-25 1802
caffe学习（二）Windows10+Cifar10+DenseNet实现训练和预测 前言 论文名称：Densely Connected Convolutional Networks（CVPR 2017, Best Paper Award） 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 源码链接：https://github.com/liuzhuang13/...
在Caffe的训练过程中打印验证集的预测结果
baidu_23346135的博客
06-06 2601
起因：Caffe里的GoogLeNet Inception V1只能输出对应于三个loss的accuracy，我想计算precision，recall和F1-measure。但是调用caffe的Python接口，结合训练集的mean文件、caffemodel文件和deploy.protxt文件对验证集预测，但是分类的结果错误很多，与网络训练输出的accuracy不符。我推断是训练样本是灰度图的问题...
深度学习caffe实战（一）验证码识别
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HamTam12
02-22 1万+
利用深度神经网络，多任务学习，进行验证码识别
Caffe + Ubuntu 15.04/16.04 + CUDA 7.5/8.0 在服务器上安装配置及卸载重新安装（已测试可执行）
jiandanjinxin的专栏
01-08 1万+
本文参考如下: caffe 安装所需的所有资源可在百度网盘下载 链接: http://pan.baidu.com/s/1jIRJ6mU 提取密码：xehi在服务器上为每个子用户拷贝caffe 使用Linux探索之旅 | 第一部分第四课：磁盘分区+完成Ubuntu安装Ubuntu16.04 + 1080Ti深度学习环境配置教程第一部分 Linux安装Linux的安装，先制作安装U盘或者光盘
TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比
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02-20 5958
Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版，这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源，距今已有一年多，这期间TensorFlow不断给人以惊喜。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。本文节选自《TensorFlow实战》第二章。 主流深度学习框架对比深度学习研究的...
caffe如何自定义网络以及自定义层（python）（三）
深藏功与名
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前面是学习调用和修改训练好的model，接下来是训练自己的模型，这个其实很简单了，前面已经介绍过很多种数据输入格式了，直接原来的配置文件中的数据替换成自己的数据。这一篇学习一下LeNet的python求解，按照官网的整理一下。 首先是数据集和配置文件准备： caffe_root=/home/x/git/caffe pro=/home/x/git/caffe/examples/test_laye
Adaboost中的提高错误样本数量来降低错误率
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首先来介绍一下adaboost Boosting 是一族可将弱学习器升为强学习器算法。这类算法的工作机制类似： （1）先从初始训练集训练出一个基学习器 （2）在根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练 样本在后续得到最大的关注。 （3）然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器； （3）如此重复进行，直至基学习器数目达到实现指定的值 T 为止。 （4 ）再...
ICLR2019 | 模型训练会发生了大量的、反复的样本遗忘现象，如何解决？
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每天给你送来NLP技术干货！来自：SimpleAI标题：An Empirical Study of Example Forgetting during Deep Neural Networ...
Adversarially Occluded Samples for Person Re-identification学习笔记
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07-09 1964
这是我学习ReID系列看的第二篇paper，这是今天做的笔记。首先翻译一下这篇文章的题目，在行人重检测中使用对抗重叠的目标作为样本，读起来可能比较拗口。简单点说就是模拟生成将普通训练的ReID模型中那些不能正常检测出来的特殊的数据（这就是Adversarially Occluded Samples，博客中称之为错误样本），将这些数据放入模型中进行训练，可以提高模型的accuracy。再介绍一下行人...
caffe上手：修改已训练好的网络并训练模型
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04-06 3206
前面做好了lmdb和均值文件，下面以Googlenet为例修改网络并训练模型。 我们将caffe-master\models下的bvlc_googlenet文件夹复制到caffe-master\examples\imagenet下。（因为我们的lmdb和均值都在这里，放一起方便些） 打开train_val.txt，修改： 1.修改data层： [
Caffe网络结构实现
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09-10 780
对于神经网络实现手写数字识别（MNIST）网络结构通过在线可视化工具查看和修改： （http://ethereon.github.io/netscope/#/editor ） 一、卷积层（Convolution） 输入为28*28的图像，经过5*5的卷积之后，得到一个(28-5+1)*(28-5+1) = 24*24的map。 每个map是不同卷积核在前一层每个map上进行卷积...
Caffe学习系列(10)：命令行解析
weixin_33972649的博客
12-25 213
caffe的运行提供三种接口：c++接口（命令行）、python接口和matlab接口。本文先对命令行进行解析，后续会依次介绍其它两个接口。 caffe的c++主程序（caffe.cpp)放在根目录下的tools文件夹内, 当然还有一些其它的功能文件，如：convert_imageset.cpp, train_net.cpp, test_net.cpp等也放在这个文件夹内。经过编译后，这些文件都...
深度学习caffe(3)——批量处理图片生成训练样本label的TXT文件
xitie8523的博客
08-14 3112
1)准备好图片，我这里在H:\TM\imageset目录下存放着训练样本   2）编写脚本 新建一个get_filename.bat（新建一个txt文件，改名为get_filename.bat即可），在notepad++中编辑脚本（直接右键编辑也可以） dir H:\TM\imageset *.*/b>H:\TM\model\train.txt pause 结果： ...
caffe改动过后重新编译
Dorothy_Xue
05-08 1738
1. 进入caffe-master文件夹下，将Makefile文件和Makefile.config文件都用以前编译过的替换掉。 2. 打开终端，输入以下命令： make clean make all -j8 make test -j8 make runtest 3. 重新编译python接口：   make pycaffe 如果出现以下错误： 解决办法： 打开M...
Caffe样本自动化制作工具：快速均衡与重命名
- 根据技术的发展和用户的需求，未来该工具可能集成更多功能，如支持更多的数据格式、提供更复杂的样本筛选和处理策略、集成到Caffe框架的更多环节中，或是提供图形用户界面以进一步降低使用门槛。 8. 深度学习...
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