#uncoding:utf-8 # set up Python environment: numpy for numerical routines, and matplotlib for plotting import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # display plots in this notebook #%matplotlib inline # set display defaults plt.rcParams['figure…

caffe程序自带有一张小猫图片,存放路径为caffe根目录下的 examples/images/cat.jpg, 如果我们想用一个训练好的caffemodel来对这张图片进行分类,那该怎么办呢? 如果不用这张小猫图片,换一张别的图片,又该怎么办呢?如果学会了小猫图片的分类,那么换成其它图片,程序实际上是一样的. 开发caffe的贾大牛团队,利用imagenet图片和caffenet模型训练好了一个caffemodel,  供大家下载.要进行图片的分类,这个caffemodel是最好不过的了.所…

一.网络结构 models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt 二.显示conv1的网络权值 clear; clc; close all; addpath('matlab') caffe.set_mode_cpu(); caffe.version() net = caffe.Net('models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt',... 'models/bvlc_reference_caffenet/b…

caffe程序自带有一张小猫图片,存放路径为caffe根目录下的 examples/images/cat.jpg, 如果我们想用一个训练好的caffemodel来对这张图片进行分类,那该怎么办呢? 如果不用这张小猫图片,换一张别的图片,又该怎么办呢?如果学会了小猫图片的分类,那么换成其它图片,程序实际上是一样的. 开发caffe的贾大牛团队,利用imagenet图片和caffenet模型训练好了一个caffemodel,  供大家下载.要进行图片的分类,这个caffemodel是最好不过的了.所…

bvlc_reference_caffenet.caffemodel --- name: BAIR/BVLC CaffeNet Model caffemodel: bvlc_reference_caffenet.caffemodel caffemodel_url: http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_reference_caffenet.caffemodel license: unrestricted sha1: 4c8d77deb20ea792f84…

现在我正在利用imagenet进行finetune训练,待训练好模型,下一步就是利用模型进行分类.故转载一些较有效的相关博客. 博客来源:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5111018.html caffe程序自带有一张小猫图片,存放路径为caffe根目录下的 examples/images/cat.jpg, 如果我们想用一个训练好的caffemodel来对这张图片进行分类,那该怎么办呢? 如果不用这张小猫图片,换一张别的图片,又该怎么办呢?如果学会了小猫图片…

一.物体分类: 这里使用的是caffe官网中自带的例子,我这里主要是对代码的解释~ 首先导入一些必要的库: import caffe import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (10 , 10) #显示图像的最大范围,使用plt.rcParams['savefig.dpi']得到缺省的dpi值为100,则最大的图片范围为1000*10…

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种接口. 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,这些文件都被编译成了可执行文件,放在了./build/tools/文件夹内.因此我们要执行caffe程序,都需要加./…

转自Caffe fine-tuning 微调网络 一般来说我们自己需要做的方向,比如在一些特定的领域的识别分类中,我们很难拿到大量的数据.因为像在ImageNet上毕竟是一个千万级的图像数据库,通常我们可能只能拿到几千张或者几万张某一特定领域的图像,比如识别衣服啊.标志啊.生物种类等等.在这种情况下重新训练一个新的网络是比较复杂的,而且参数不好调整,数据量也不够,因此fine-tuning微调就是一个比较理想的选择. 所谓fine tune就是用别人训练好的模型,加上我们自己的数据,来训练新的模…

Caffe框架下的图像回归测试 参考资料: 1. http://stackoverflow.com/questions/33766689/caffe-hdf5-pre-processing 2. http://corpocrat.com/2015/02/24/facial-keypoints-extraction-using-deep-learning-with-caffe/ 3. http://stackoverflow.com/questions/31774953/test-labels-f…

无类别,图像混合放置: clear close all addpath ./matlab model= './models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt'; weights= './models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel'; mean = load('./matlab/+caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.mat'); net…

由于matlab在列化a(:)以及reshape(a)等操作中是列优先的,所以要重构出新的高维度矩阵,通常要把reshape和permute结合起来使用. 先到 http://caffe.berkeleyvision.org/ 下载 训练好的model bvlc_reference_caffenet.caffemodel; 更多caffe使用也请参看上面的网址. clear close all addpath ./matlab model= './models/bvlc_reference_ca…

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 目前呢,caffe,theano,torch是当下比较流行的Deep Learning的深度学习框架,楼主最近也在做一些与此相关的事情.在这里,我主要介绍一下如何在Caffe上微调网络,适应我们自己特定的新任务.一般来说我们自己需要做的方向,比如在一些特定的领域的识别分类中,我们很难拿到大量的数据.因为像在ImageNet上毕竟是一个千万级的图像数据库,通常我们…

caffe团队用imagenet图片进行训练,迭代30多万次,训练出来一个model.这个model将图片分为1000类,应该是目前为止最好的图片分类model了. 假设我现在有一些自己的图片想进行分类,但样本量太小,可能只有几百张,而一般深度学习都要求样本量在1万以上,因此训练出来的model精度太低,根本用不上,那怎么办呢? 那就用caffe团队提供给我们的model吧. 因为训练好的model里面存放的就是一些参数,因此我们实际上就是把别人预先训练好的参数,拿来作为我们的初始化参数,而不需…

训练时, solver.prototxt中使用的是train_val.prototxt ./build/tools/caffe/train -solver ./models/bvlc_reference_caffenet/solver.prototxt 使用上面训练的网络提取特征,使用的网络模型是deploy.prototxt ./build/tools/extract_features.bin models/bvlc_refrence_caffenet.caffemodel models/bv…

71 mac boook pro 无 gpu 下caffe 安装 1.首先安装homebrew工具,相当于Mac下的yum或apt ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 2.安装Caffe依赖 $ brew install -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb $ brew tap homebrew/s…

使用http://www.cnblogs.com/573177885qq/p/5804863.html中的图片进行训练和测试. 整个流程差不多,fine-tune命令: ./build/tools/caffe train -solver examples/money_test/fine_tune/solver.prototxt -weights models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel 因为是用别人训练好的…

训练网络命令: sudo sh ./build/tools/caffe train --solver=examples/mnist/train_lenet.sh 用预先训练好的权重来fine-tuning模型,需要一个caffemodel,不能和-snapshot同时使用 ./build/tools/caffe train -solver examples/finetuning_on_flickr_style/solver.prototxt -weights models/bvlc_refere…

转发请说明来处 Win7配置caffe(无GPU) 配置环境: 必须:win7 64 + vs2013 Win7 64位旗舰版要升级到service spack(因为是在vs2013下,想安装vs2013,得将旗舰版升级到Service Pack1),如下图 Vs2013 本人申请的服务器,无GPU,如图: 计算机-属性-设备管理器 (如果你的是NVIDIA,需要下载CUDA,不着急下面先看) 本人python2.7.12(不是安装的anaconda,当然建议安装这个) Matlab2016a…

下面是基于我自己的接口,我是用来分类一维数据的,可能不具通用性: (前提,你已经编译了caffe的python的接口) 添加 caffe塻块的搜索路径,当我们import caffe时,可以找到. 对于这一步,一般我们都会把 cafffe 模块的搜索路经永久地加到先加$PYTHONPATH中去,如可以把 export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH 写到 .bashrc中.而下面的做法,只是临时的做法哦: improt sys #sys.…

平台环境: win10 64位 caffe-master  vs2013 Matlab2016a 第一步: 打开\caffe-master\windows下的CommonSettings.props文件, 更改MatlabSupport,改成true(即支持Matlab接口). 如图: 第二步: 更改matlab的路径, 如图: 第三步: 在includepath中增加一个路径,若没有的话,在编译时候会出现如下错误:gpu/mxGPUArray.h" Not Found 复制这段code: &l…

Caffe 提供了matlab接口,可以用于提取图像的feature.…

classification_demo.m 是个很好的学习资料,了解这个代码之后,就能在matlab里用训练好的model对输入图像进行分类了,而且我在里边还学到了oversample的实例,终于了解数据增强是个怎么回事. caffe-master\matlab\demo\classification_demo.m这个demo是针对  ImageNet图像分类的(1000个类), 主要是调用训练好model,对输入的图像进行分类,输出分类结果. 要想运行此demo,需要的东西有: 1. 模型描述…

之前的教程我们说了如何使用caffe训练自己的模型,下面我们来说一下如何fine tune. 所谓fine tune就是用别人训练好的模型,加上我们自己的数据,来训练新的模型.fine tune相当于使用别人的模型的前几层,来提取浅层特征,然后在最后再落入我们自己的分类中. fine tune的好处在于不用完全重新训练模型,从而提高效率,因为一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升,但是fine tune能够让我们在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果.在数据量不是很大的情况下,fin…

转自:http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在caffe的训练过程中,大家难免想图形化自己的训练数据,以便更好的展示结果.如 果自己写代码记录训练过程的数据,那就太麻烦了,caffe中其实已经自带了这样的小工具 caffe-master/tools/extra/parse_log.sh  caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe-master/tools/ext…

错误: caffe % ./build/tools/caffe train -solver models/finetune_flickr_style/solver.prototxt -weights models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel I0403 18:09:40.822396 7323 caffe.cpp:113] Use GPU with device ID 0 F0403 18:09:40.82…

一般情况下不愿意使用Caffe的Matlab接口,总觉得Linux版的Matlab很难配置,但是现在搞目标检测,得到的源码是使用的Caffe的Matlab接口,只能硬着头皮上了. (1)修改caffe-master/Makefile.config 这一步主要是在Caffe的编译配置文件Makefile.config中加入Matlab的路径.注意路径文件夹是要包含Matlab安装目录的“bin”文件夹的. (2)编译接口.这里默认已经编译好了Caffe源码主体部分.所以直接编译接口.在caffe-…

学习深度学习已有一段时间了,总想着拿它做点什么,今天终于完成了一个基于caffe的人脸检测,这篇博文将告诉你怎样通过caffe一步步实现人脸检测.本文主要参考唐宇迪老师的教程,在这里感谢老师的辛勤付出. 传统机器学习方法实现人脸检测: 人脸检测在opencv中已经帮我们实现了,我们要把它玩起来很简单,只需要简简单单的几行代码其实就可以搞定.(haarcascade_frontalface_alt.xml这个文件在opencv的安装目录下能找到,笔者的路径是:E:\opencv2.4.10\ope…

本文主要参考caffe官方文档[<Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition>](http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynb) 是第二篇案例.笔者对其进行了为期一周的断断续续的研究,笔者起先对python/caffe并不了解+英语不好,阅读+理解的时间有点长,前前后后过了不下十遍终于从这第二篇文档看…

本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂,由唐宇迪老师授课 如果你企图用CPU来训练模型,那么你就疯了- 训练模型中,最耗时的因素是图像大小size,一般227*227用CPU来训练的话,训练1万次可能要超过1周的时间. 不同的网络结构,可能会有不同图片尺寸的需求,所以训练之前需要了解一下,在生成LMDB环节就直接符合上模型的数据要求. 如果你自己DIY了框架,那么不知道如何检验框架与通用框架比较,是否优质,可以去benchmarks网站,跟别人的PK一下:http://human-pose.m…