关于caffe 训练和预测测试记录

最新推荐文章于 2019-05-30 20:38:43 发布

原创最新推荐文章于 2019-05-30 20:38:43 发布 · 1.5k 阅读

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#caffe训练预测

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本文分享了多个深度学习领域的专家在优快云上发表的文章链接，涵盖了caffe、mtcnn、facenet等主题。作者还提供了自己训练的模型及批处理命令，包括caffe-net的训练模型和相关命令文件，为读者深入学习深度学习提供了宝贵的资源。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

分享参考的几个大佬的csdn的文章：

https://blog.youkuaiyun.com/hellohaibo/article/category/7120938

https://blog.youkuaiyun.com/u010167269/article/details/52851667

https://blog.youkuaiyun.com/KGzhang/article/details/72637449

对于测试的分类工程上传到百度网盘了（学习课堂-程序类>“LNZN”->caffe-master(mtcnn+facenet).rar）。

这里存放着自己训练好的模型（D:\deeplearning\caffe-master\examples\myfiles\caffenet_train）

这里存放着批处理命令（D:\deeplearning\caffe-master\examples\myfiles）

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caffe训练与测试全过程（附代码）（超详细）

Klme的博客

07-01

3619

最近在学习caffe，因此将自己的训练和测试的过程及代码记录下来。（1）处理数据集，理论上caffe的训练集和测试集的比例为3：1，首先将我们将自己的数据图片先分为训练集和测试集，然后分别对测试集和训练集的图片进行分类，此次我的数据集分类两类，一类c，一类m，如下所示训练集 ...

Caffe学习-caffe测试模型和统计运行时间

算法之美

12-10

759

caffe测试训练好的模型和记录每层的运行时间

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caffe训练及预测详细教程

02-27

学习的caffe的目的，不是简单的做几个练习，而是最终落实到自己的项目或科研中去。因此，本文介绍一下，从自己的原始图片到lmdb数据，再到训练和测试的整个流程。

caffe 预测

燃烧吧！我的小宇宙！

09-10

602

使用caffemodel做预测C++ APIsudo ../../build/examples/cpp_classification/classification.bin VGG_FACE_deploy.prototxt VGG_FACE.caffemodel ../../data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto names.txt ak.png详细见官网

Caffe框架,训练model并测试数据

何雷

10-26

1548

1. 训练model #!/usr/bin/env sh ./build/tools/caffe train --solver=examples/focal_length/focal_solver.prototxt 2. 测试数据 import caffe from caffe.proto import caffe_pb2 import numpy as np import

Caffe 改造后的分类预测程序classify.py，可将预测数据输出到文本文件

05-02

改造Caffe原始的分类预测程序classify.py，实现将预测标签输出到文本文件，同时输出的还有图片路径、图片原始标签，以及 Softmax 层输出的原始数据。支持图片批处理。具体的数据格式等更详细的介绍请参见我的这篇博客 http://blog.youkuaiyun.com/u010391437/article/details/71076576

faster-rcnn之caffe下利用vgg16训练及预测

Haiwi-Song

02-07

1660

工作中经常用到py-faster-rcnn做图片的检测与识别，训练过程有必要记录一下，下面是参照网上的一些资料整理实践后的总结： py-faster-rcnn的github地址：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn 数据采用VOC 2007格式。一、制作数据集程序/工具：VOC2007文件夹、labelImg 处理流程：图像重命

CSRNet-caffe训练压缩包

12-05

总之，CSRNet-caffe训练压缩包为研究者和开发者提供了一个完整的人群计数解决方案，涵盖了从数据准备到模型训练和测试的全过程。通过深入理解并实践这个资源，可以增进对深度学习在复杂视觉任务中应用的理解，同时也...

python接口调用已训练好的caffe模型测试分类方法

09-18

在介绍如何使用Python调用已训练好的Caffe模型进行分类测试之前，我们需要先理解一些基础知识和概念。Caffe是一个深度学习框架，由伯克利人工智能研究(BAIR)实验室开发，它特别适合于卷积神经网络（CNNs）和图像处理...

Caffe的深度学习训练全过程

01-27

- 训练过程中，Caffe会根据配置动态调整学习率、更新权重，并记录训练日志。 4. **训练日志分析**： - 训练过程中产生的日志可以用来监控损失函数变化、验证集准确率等指标，以评估模型性能和调整训练策略。 5. ...

FaceNet 官网训练模型 CASIA-WebFace

03-29

TensorFlow FaceNet google官网训练模型 CASIA-WebFace 20170511-185253

使用caffe模型预测

weixin_42652125的博客

11-20

568

#-*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import sys import cv2 caffe_root = '/home/ubuntu/caffe/' #修改成你的Caffe项目路径 sys.path.insert(0,caffe_root+'python') import caffe imgs = np.zeros([1,3,200,200]) ...

利用caffe进行训练和预测（笔记）

To be a better man！

03-05

374

一个solver也是一个ProtoTXT文件 net：表明是哪一个网络 test_iter：做测试的时候迭代多少次 test_interval:每隔多少间隔去做一次测试 base_lr:基本的学习速度。 lr_policy：fixed 表示在整个训练中，把学习速度固定在0.001 display：每隔200个周期，输出一次结果 max_iter:最大的迭代次数 snapshot...

【Caffe实践】基于Caffe的人脸识别实现

热门推荐

1983的专栏

11-01

7万+

导言深度学习深似海、尤其是在图像人脸识别领域，最近几年的顶会和顶刊常常会出现没有太多的理论创新的文章，但是效果摆在那边。DeepID是深度学习方法进行人脸识别中的一个简单，却高效的一个网络模型，其结构的特点可以概括为两句话：1、训练一个多个人脸的分类器，当训练好之后，就可以把待测试图像放入网络中进行提取特征，2对于提取到的特征，然后就是利用其它的比较方法进行度量。具体的论文可以参照我的一篇论文笔记：

facenet接入笔记

njnu_liushengyu的博客

04-26

2404

之前尝试了pca降维的方法来实现人脸特征的提取，效果不是很好。于是最近尝试一下其他的神经网络的方法来提取特征，这里用到了python的一个开源项目，facenet。接下来说一说facenet网络的接入说明。首先facenet网络的基本原理是将图片经过网络层层处理，转化为一个128维的向量，从而可以在欧氏空间上计算距离，以此作为图片的相似度，可以做人脸的匹配了。我的运行运行环境是p...

caffe模型调用预测示例

山中有石为玉

05-30

918

如下给出调用已经训练好的caffe模型进行测试的示例代码：包括：模型调用，时间统计，结果写入txt文件。 import os import caffe import numpy as np import time caffe.set_mode_cpu() root = '/home/xuqiong/makeall/caffe/' deploy = root + 'examples/xq...

利用caffe的solverstate断点训练

weixin_30780649的博客

07-06

304

你可以从系统 /tmp 文件夹获取，名字是什么 caffe.ubuntu.username.log.INFO.....之类 =============================================================================================================== caffe在训练的时候不仅会保存当前模型的参数（...

使用训练好的caffemodel，对测试图像做自动分类预测

XZZPPP的博客

06-02

1784

笔者硕士阶段论文研究方向为：基于卷积神经网络的绘画图像分类研究，需要使用训练好的caffemodel，对测试绘画图像进行分类和预测其类别。本测试程序依赖python版本的caffe，需要将binaryproto格式均值文件转化为npy格式均值文件，代码如下：#coding=utf-8 import sys sys.path.append("D:\\Anaconda2\\...

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

2592

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...

关于caffe 训练和预测 测试记录

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