caffe 进行自己的imageNet训练分类:loss一直是87.3365,accuracy一直是0 解决方法: http://blog.csdn.net/jkfdqjjy/article/details/52268565?locationNum=14 知道了原因,解决时就能对症下药.总体上看,softmax输入的feature由两部分计算得到:一部分是输入数据,另部分是各层权重参数. 1.观察数据中是否有异常样本或异常label导致数据读取异常2.调小初始化权重,以便使softmax输入的f…

训练AlexNet网络时,出现Check failed:datum_height >= crop_size (size vs. 227)错误,具体如下图所示: 根据提示,问题是crop_size的尺寸不匹配,AlexNet网络默认crop_size的尺寸是227*227,而我进行归一化时将每幅图像归一化成了32*32,所以这里出现问题. 在train_val.prototxt文件中将其改为32*32后,上图问题解决,如下图所示: 但紧接着出现下面的问题,如下图所示: 这个问题是由于归一化后的尺寸…

训练时,出现Check failed:error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory,并且accruary = 0,如下图所示: 解决方法:将train_val.prototxt文件中的batch_size变小一点,如下图所示: 也可参见博客: http://blog.csdn.net/u013066730/article/details/53784614…

当我们使用Caffe训练AlexNet网络时,会遇到精度一值在低精度(30%左右)升不上去,或者精度总是为0,如下图所示: 出现这种情况,可以尝试使用以下几个方法解决: 1.数据样本量是否太少,最起码要千张图片样本. 2.在制作训练样本标签时,是否打乱样本顺序,这样在训练时每取batch_size个样本就可以训练多个类别,以防止时出现常出现0精度或1精度的情况. 3.文件solver.prototxt和文件train_val.prototxt的配置问题,一般调节solver文件中的学习率base…

数据集 1.准备数据集 1)下载训练和验证图片 ImageNet官网地址:http://www.image-net.org/signup.php?next=download-images (需用邮箱注册,而且邮箱不能是地址以.com结尾的邮箱) ImageNet官网下载ILSVRC2012的训练数据集和验证数据集.除数据集外,ImageNet还提供了一个开发工具包ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz,是对ILSVRC2012数据集的详细讲解,提交比赛结果的要求,和对结果评价的…

1.在开始之前,先简单回顾一下几个概念. Caffe(Convolution Architecture For Feature Extraction-卷积神经网络框架):是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架. CUDA(Compute Unifined Device Architecture-计算统一设备框架):是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题. CuDNN( CUDA Deep Neural N…

默认caffe已经编译好了,并且编译好了pycaffe 1 数据准备 首先准备训练和测试数据集,这里准备两类数据,分别放在文件夹0和文件夹1中(之所以使用0和1命名数据类别,是因为方便标注数据类别,直接用文件夹的名字即可).即训练数据集:/data/train/0./data/train/1  训练数据集:/data/val/0./data/val/1. 数据准备好之后,创建记录数据文件和对应标签的txt文件 (1)创建训练数据集的train.txt import os f =open(r'tr…

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…

Tags: Caffe Categories: Tools/Wheels --- 1. 将caffe训练时将屏幕输出定向到文本文件 caffe中自带可以画图的工具,在caffe路径下: ./tools/extra/parse_log.sh ./tools/extra/extract_seconds.py ./tools/extra/plot_training_log.py.example 日志重定向:在训练命令中加入一行参数,实现log日志定向到文件: caffe train --sover=/…

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…