
Caffe
Kindle君
这个作者很懒,什么都没留下…
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caffe训练自己的数据集——1. 数据准备
一、重命名数据1. 参数说明:rootPath:指定根目录,default=”J:/datasets/car/”,仅对于存在二级目录的时候生效inputPath:输入目录,default=”J:/datasets/carPlate/test/”,是核心函数singleFileRename的第一个参数outputPath:输出目录,default=”J:/datasets/carPlate/te原创 2017-09-11 13:33:11 · 1364 阅读 · 1 评论 -
caffe训练自己的数据集——3. 数据处理
测试时间1. 在lenet.prototxt中,指定输入、输出参数:layer { name: "data" type: "Input" top: "data" input_param { shape: { dim: 1 dim: 3 dim: 32 dim: 32 } }}···inner_product_param { num_output: 2 weigh原创 2017-09-17 13:38:23 · 1021 阅读 · 0 评论 -
(转载并补充)Win10+VS2015 caffe环境搭建(极其详细)
本文参考Win10+VS2015 caffe环境搭建(极其详细)我装的是VS2013,所以有些地方略有不同,这里说明一下:1. 修改后的caffe\scripts下的build_win.cmd@echo off@setlocal EnableDelayedExpansion:: Default valuesif DEFINED APPVEYOR ( echo Setting Appvey原创 2017-09-01 14:51:31 · 3273 阅读 · 0 评论 -
caffe训练自己的数据集——2. 开始训练
一、配置文件1. 网络结构henet_car_train_test.prototxt#name: "LeNet"layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { scale: 0.00390625原创 2017-09-14 13:30:30 · 673 阅读 · 0 评论