关于caffe 训练和预测 测试记录

最新推荐文章于 2021-11-27 08:07:14 发布
原创 最新推荐文章于 2021-11-27 08:07:14 发布 · 1.5k 阅读 · 3 ·
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#caffe训练预测

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。

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）

 

caffe训练与测试全过程（附代码）（超详细）
Klme的博客
07-01 3666
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
12-10 778
caffe测试训练好的模型和记录每层的运行时间
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！
09-10 622
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 1560
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 1689
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
11-20 577
#-*- 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！
03-05 397
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训练预测自己的数据集
jiugeshao的专栏
01-22 951
在win10 vs2015 显卡compute capability7.5 Python3.5.2环境下配置caffe及基本使用（一）介绍了如何编译生成caffe工程及python、matlab接口。下面介绍通过命令行方式使用caffe训练预测mnist数据集、训练预测cifar10数据集，训练预测自己的数据集。 (1) 训练mnist数据集 在主目录下的examples/minst文件夹下放...
caffe模型预测及其问题解决
青天白鹭的博客
07-02 1198
1.修改网络文件deploy.prototxt （以一个简单地卷积网络结构为例，主要修改input层和输出softmax层） layer {#修改这里1 name: "data" type: "Input" top: "data" input_param { shape: { dim: 1 dim: 3 dim: 224 dim: 224 } } } layer { nam..
机器学习——caffe从数据准备到模型训练和预测全流程-9
lidashent的博客
11-27 1543
文章目录前言新的工具——无代码神经网络安装caffe 前言 不仅仅需要知道这个图片的内容是什么， 也需要让机器标注出图片的各部分内容，比如猫，狗，人，车等用框框标注出来，需要返回各个内容的坐标 在做人脸识别时就需要知道人脸的位置以及各个特征点的位置，这都是必要的 新的工具——无代码神经网络 你没看错，不需要写代码，只需要定义一些配置文件，真正做到了设计神经网络就能让他跑起来的地步 四个步骤： 转换数据(设置数据位置以及数据格式) 定义网络(编辑prototxt) 设计卷积层 定义求解器(编辑pr
Caffe学习笔记(七)：使用训练好的model做预测(mnist)
热门推荐
Jack-Cui
04-22 2万+
转载请注明作者和出处： http://blog.youkuaiyun.com/c406495762 Python版本： Python2.7 运行平台： Ubuntu14.04
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 2616
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...
caffe笔记
Marshall的专栏
09-11 1774
将图像转换成lmdb格式 制作train.txt和val.txt文件 txt和lmdb训练caffenet设置对比 Windows下用VS2013加载caffemodel做图像分类 修改网络并训练模型 caffe基础
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