1. 下载cifar-10数据库 ciffar-10数据集包含10种物体分类,50000张训练图片,10000张测试图片. 在终端执行指令下载cifar-10数据集(二进制文件): cd ~/caffe-master ./data/cifar10/get_cifar10.sh 在./data/cifar10文件夹下生成5个.bin的训练数据集合1个测试数据集: 2. 生成lmdb以及均值文件 ./examples/cifar10/create_cifar10.sh 执行之后在./examples…

import numpy as np import cPickle import keras as ks from keras.layers import Dense, Activation, Flatten, convolutional, Convolution2D, MaxPooling2D, Dropout from keras.utils import np_utils import logging def read_data(file): with open(file,'rb') as…

第一次用卷积,看的别人的模型跑的CIFAR-10,不过吐槽一下...我觉着我的965m加速之后比我的cpu算起来没快多少..正确率64%的样子,没达到模型里说的75%,不知道问题出在哪里 import numpy as np import os import mxnet as mx import logging import cPickle def unpickle(file): with open(file,'rb') as fo: dict = cPickle.load(fo) return…

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:…

本文主要来自Caffe作者Yangqing Jia网站给出的examples. @article{jia2014caffe, Author = {Jia, Yangqing and Shelhamer, Evan and Donahue, Jeff and Karayev, Sergey and Long, Jonathan and Girshick, Ross and Guadarrama, Sergio and Darrell, Trevor}, Journal = {arXiv prepr…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50801226 前一篇博客:C/C++ 图像二进制存储与读取中,已经讲解了如何利用C/C++的方法存储与读取二进制图像文件,本文继续讲述如何根据CIFAR-10的格式制作自己的数据集. 所述博文与代码均已同步至GitHub:yhlleo/imageBinaryDataset 主要代码文件有三个: BinaryDataset.h Binar…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50738311 1 CIFAR-10 数据集 CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集,官网链接为:The CIFAR-10 dataset 下载使用的版本是: 将其解压后(代码中包含自动解压代码),内容为: 2 测试代码 测试代码公布在GitHub:yhlleo 主要代码及作用: 文件 作用 cifar10…

准备拿几个caffe官方案例用来练习,就看到了caffe中的官方案例有cifar-10数据集.于是练习了一下,在CPU情况下构建quick模型.主要参考博客:liumaolincycle的博客 配置:win10下虚拟机,ubuntu 16.04 虚拟机安装: win10系统搭建虚拟机:VMware Workstation Player 12环境+Ubuntu Kylin 16.04 LTS系统 caffe安装:caffe+CPU︱虚拟机+Ubuntu16.04+CPU+caffe安装笔记 本案例…

上一篇记录的是学习caffe前的环境准备以及如何创建好自己需要的caffe版本.这一篇记录的是如何使用编译好的caffe做训练mnist数据集,步骤编号延用上一篇 <实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >的顺序. 二:使用caffe做图像分类识别训练测试mnist数据集 1.下载MNIST数据集,MNIST数据集包含四个文件信息,见表格: 文件 内容 train-images-idx3-ubyte.gz 训练集图片 - 55000 张 训练图…

CIFAR-10和CIFAR-100均是带有标签的数据集,都出自于规模更大的一个数据集,他有八千万张小图片.而本次实验采用CIFAR-10数据集,该数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10个类,每类6000张图.这里面有50000张用于训练,构成了5个训练批,每一批10000张图:另外10000用于测试,单独构成一批.测试批的数据里,取自10类中的每一类,每一类随机取1000张.抽剩下的就随机排列组成了训练批.注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同,总的来看训练批,每一…