1. 准备自己的图片数据 选用部分的Caltech数据库作为训练和测试样本.Caltech是加州理工学院的图像数据库,包含Caltech101和Caltech256两个数据集.该数据集是由Fei-FeiLi, Marco Andreetto, Marc 'Aurelio Ranzato在2003年9月收集而成的.Caltech101包含101种类别的物体,每种类别大约40到800个图像,大部分的类别有大约50个图像.Caltech256包含256种类别的物体,大约30607张图像.图像如下图所示…

caffe训练自己的图片进行分类预测 标签: caffe预测 2017-03-08 21:17 273人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: caffe之旅(4)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 搭建好caffe环境后,就需要用自己的图片进行分类预测,主要步骤如下,主要参照http://www.cnblogs.com/denny402/p/5083300.html,感谢博主: 1.数据准备,下载待训练的图片集,共5类400张,测试集100张,目录分别为data\re\t…

由于我涉及一个车牌识别系统的项目,计划使用深度学习库caffe对车牌字符进行识别.刚开始接触caffe,打算先将示例中的每个网络模型都拿出来用用,当然这样暴力的使用是不会有好结果的- -||| ,所以这里只是记录一下示例的网络模型使用的步骤,最终测试的准确率就暂且不论了! 一.图片数据库 来源 我使用的图像是在项目的字符分割模块中分割出来的字符图像,灰度化并归一化至32*64,字符图片样本示例如下: 建立自己的数据文件夹 在./caffe/data/目录下建立自己的数据文件夹mine,并且在mi…

三:使用Caffe训练Caffemodel并进行图像分类 上一篇记录的是如何使用别人训练好的MNIST数据做训练测试.上手操作一边后大致了解了配置文件属性.这一篇记录如何使用自己准备的图片素材做图像分类.第一篇<实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >有讲过使用Caffe的背景.所以这篇记录使用的素材就是12306的验证码来进行图像识别分类. 1.准备素材 由于这里抓取到的验证码是整合后的大图.就是8张小图片合成的.由于12306的验证码大图并…

参考博客:blog.csdn.net/drrlalala/article/details/47274549 1,首先在网上下载图片,猫和狗.直接保存下载该网页,会生成一个有图片的文件夹.caffe-master/data  新建 myselfmyself/  新建  train   dog                                cat                       test   dog                                cat之后…

一.前言 本文主要尝试将自己的数据集制作成lmdb格式,送进lenet作训练和测试,参考了http://blog.csdn.net/liuweizj12/article/details/52149743和http://blog.csdn.net/xiaoxiao_huitailang/article/details/51361036这两篇博文 二.从训练模型到使用模型预测图片分类 (1)自己准备的图像数据 由于主要是使用lenet模型训练自己的图片数据,我的图像数据共有10个类别,分别是0-9,…

Python图像处理库 - Albumentations,可用于深度学习中网络训练时的图片数据增强. Albumentations 图像数据增强库特点: 基于高度优化的 OpenCV 库实现图像快速数据增强. 针对不同图像任务,如分割,检测等,超级简单的 API 接口. 易于个性化定制. 易于添加到其它框架,比如 PyTorch. 1. Albumentations 的 pip 安装 sudo pip install albumentations # 或 sudo pip install -U…

个人认为学习一个陌生的框架,最好从例子开始,所以我们也从一个例子开始. 学习本教程之前,你需要首先对卷积神经网络算法原理有些了解,而且安装好了caffe 卷积神经网络原理参考:http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html Ubuntu安装caffe教程参考:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 先讲解一下caffe设计的架构吧: 训练mnist数据集使用 build/tools/caffe 训练步骤:…

cifar10训练实例 1. 下载数据 # sudo sh data/cifar10/get_cifar10.sh 2. 转换数据格式为lmdb # sudo sh examples/cifar10/create_cifar10.sh 转换成功后,会在 examples/cifar10/文件夹下生成两个文件夹,cifar10_train_lmdb和cifar10_test_lmdb, 里面的文件就是我们需要的文件. 3. 配置solver.prototxt文件 为了节省时间,我们进行快速训练(t…

训练我们自己的数据 本篇继续之前的教程,下面我们尝试使用别人定义好的网络,来训练我们自己的网络. 1.准备数据 首先很重要的一点,我们需要准备若干种不同类型的图片进行分类.这里我选择从ImageNet上下载了3个分类的图片(Cat,Dog,Fish). 图片需要分两批:训练集(train).测试集(test),一般训练集与测试集的比例大概是5:1以上,此外每个分类的图片也不能太少,我这里每个分类大概选了5000张训练图+1000张测试图. 找好图片以后,需要准备以下文件: words.txt:分…