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…

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…

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…

第一: 可以选择在将数据转换成lmdb格式时进行打乱: 设置参数--shuffle=1:(表示打乱训练数据) 默认为0,表示忽略,不打乱. 打乱的目的有两个:防止出现过分有规律的数据,导致过拟合或者不收敛. 在caffe中可能会使得,在模型进行测试时,每一个测试样本都输出相同的预测概率值. 或者,直接打乱训练文件的标签文件:train.txt 方法如下: 1)将 train_160309-train.txt按行打乱,每行内容则保持不变,命令: cd 存放文件的路径 awk 'BEGIN{ 100…

现在有这样的一个场景:给一张行人的小矩形框图片, 根据该行人的特征识别出性别. 分析: (1),行人的姿态各异,变化多端.很难提取图像的特定特征 (2),正常人肉眼判别行人的根据是身材比例,头发长度等.(如果是冬天的情况下,行人穿着厚实,性别识别更加难) solution: 针对难以提取特定特征的图像,可以采用卷积神经网络CNN去自动提取并训练. 数据准备:  采用 PETA数据集,Pedestrain Attribute Recognition At Far Distance. 该数据集一共包…

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…

一.深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率 步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优化(到了比较大的山谷,就出不去了),而大了会全局最优 一般来说,前1000步,很大,0.1:到了后面,迭代次数增高,下降0.01,再多,然后再小一些. 2.权重 梯度消失的情况,就是当数值接近于正向∞,求导之后就更小的,约等于0,偏导为0 梯度爆炸,数值无限大 对于梯度消失现象:激活函数 Sigmo…

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:…

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…

现在一直都是用Caffe在跑别人写好的网络,如何运行自定义的网络和图片,是接下来要学习的一点. 1. 使用Caffe中自带的网络模型来运行自己的数据集 参考 [1] :http://www.cnblogs.com/denny402/p/5083300.html,下面几乎是全文转载,有部分对自己踩过的坑的补充,向原作者致敬! 一.准备数据 我去网上找了一些其它的图片来代替,共有500张图片,分为大巴车.恐龙.大象.鲜花和马五个类,每个类100张.需要的同学,可到我的网盘下载:http://pan.…

1. 预加载数据 Preloaded data # coding: utf-8 import tensorflow as tf # 设计Graph x1 = tf.constant([2, 3, 4]) x2 = tf.constant([4, 0, 1]) y = tf.add(x1, x2) with tf.Session() as sess: print sess.run(y) # output: # [6 3 5] 预加载数据方式是将训练数据直接内嵌到tf的图中,需要提前将数据加载到内存…

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…

转自网站: http://blog.csdn.net/muyiyushan/article/details/70578077 1.准备数据 使用dog/cat数据集,在训练项目根目录下分别建立train和val文件夹,作为训练数据和验证数据的保存位置.train和val文件夹下各有两个文件夹:dogs和cats,分别保存dog和cat的图片.dog和cat分别有1000张训练图像和400张测试图像. 写一个python脚本文件,遍历train和val两个文件夹,分别生成train.txt和val…

Pytorch:EDSR 生成训练数据的方法 引言 Winter is coming 正文 pytorch提供的DataLoader 是用来包装你的数据的工具. 所以你要将自己的 (numpy array 或其他) 数据形式装换成 Tensor, 然后再放进这个包装器中. 使用 DataLoader 有什么好处呢? 就是他们帮你有效地迭代数据, 举例: import torch import torch.utils.data as Data #utils是torch中的一个模块,Data是进行小…

迁移学习算法之TrAdaBoost from: https://blog.csdn.net/Augster/article/details/53039489 TradaBoost算法由来已久,具体算法可以参考作者的原始文章,Boosting For Transfer Learning. 1.问题定义 传统的机器学习的模型都是建立在训练数据和测试数据服从相同的数据分布的基础上.典型的比如有监督学习,我们可以在训练数据上面训练得到一个分类器,用于测试数据.但是在许多的情况下,这种同分布的假设并不满足…

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=/…

CIFAR-10是一个用于普适物体识别的数据集.Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成,50000张训练图片,10000张测试图片,分为10类.cifar下载地址: http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 数据集分为3个版本,分别是Matlab.python和二进制格式的,这里选择二进制格式的下载.包含五个训练文件,一个测试文件: 1. cifar二进制数据库转换成lmdb文件 新建一个binToLmdb.bat的脚本文件,输入…

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…

P2P小贷网站业务数据流程分享 引言 这是去年年底开发的一个项目,完成后和用户的衔接没有很好的做起来,所以项目就搁浅了.9月以来,看各路P2P风声水起,很是热闹:这里分享下我的设计文档,算是抛砖引玉,如能提供一些借鉴意义,也不枉分享一场:本文用于说明P2P小贷项目的程序设计,包括程序系统的基本处理流程,模块划分.功能分配及UI设计等. 开发目标 1． 开发P2P网上借贷系统:2． 合理规划整个系统的功能,使之符合网上交易的需要.3． 流程简单化,使得投资者及企业借贷者可轻松上手操作.4． 网站必…

处理SUN397 的代码,将其分为80% 训练数据以及20% 的测试数据 2016-07-27 1 %% Code for Process SUN397 Scene Classification 2 % Just the a part : 24 kinds and 6169 images total 3 % used for train a initial classifier and predict the additional dataset. 4 clc; 5 impath = '/hom…

这篇文章主要针对其数据流程进行分析.Camera一般用于图像浏览.拍照和视频录制.这里先对图像浏览和拍照的数据流进行分析,后面再对视频电话部分进行分析. 1.针对HAL层对摄像头数据处理补充一下 Linux中使用V4L2最为摄像头驱动,V4L2在用户空间通过各种ioctl调用进行控制,并且可以使用mmap进行内存映射 常用IOCTL函数介绍:ioctl函数命令参数如下: .vidioc_querycap  = vidioc_querycap,    //查询驱动功能 .vidioc_enum_f…

MapReduce的数据流程: 预先加载本地的输入文件 经过MAP处理产生中间结果 经过shuffle程序将相同key的中间结果分发到同一节点上处理 Recude处理产生结果输出 将结果输出保存在hdfs上 MAP 在map阶段,使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splits, 同时InputFormat提供一个RecordReder的实现.默认的是TextInputFormat, 他提供的RecordReder会将文本的一…

客户端代码执行流程: 服务器端接收并处理数据流程:…

思考题: react+redux开发这么一个原型,要怎么开发? 整个redux流程的逻辑非常清晰,数据流是单向循环的,就像一个生产的流水线: store(存放状态) -> Container(显示状态) -> reducer (处理动作)-> store redux画图理解: redux 只是定义了应用的数据流程,只解决了 "数据层"(model layer) 的问题, 一般还会使用 react, angular 等作为"显示层" (UI laye…

今天发现一个用 numpy 随机化数组的技巧. 需求 我有两个数组( ndarray ):train_datasets 和 train_labels.其中,train_datasets 的每一行和 train_labels 是一一对应的.现在我要将数组打乱并用于训练,打乱后要求两者的行与行之间必须保持原来的对应关系. 实现 一般的实现思路,应该是先将 train_datasets(或 train_labels )打乱,并记录被打乱的行号,再通过行号调整 train_labels (或 train…

Liblinear and Libsvm-rank训练数据的bash代码: for j in "amazon_mp3" "video_surveillance" "tablets" "mobilephone" "cameras" "TripAdvisor" "chunyu" "Treebank" "MovieReview" &q…

0. 说明 在 将 SecondaryNameNode 配置到 s105 节点上 的基础上进行 SecondaryNameNode 滚动 NameNode 数据流程 分析 1. SecondaryNameNode 滚动 NameNode 数据流程 [1.1 HDFS 节点说明] NameNode:存储路径.权限等等元数据 fsimage //存储整个文件系统的树形结构 edits //存储文件操作步骤 DataNode:存储真实数据 SecondaryNameNode:检查点,负责周期性的滚动…

https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/53991373 方式一:不显示设置读取N个epoch的数据,而是使用循环,每次从训练的文件中随机读取一个batch_size的数据,直至最后读取的数据量达到N个epoch.说明,这个方式来实现epoch的输入是不合理.不是说每个样本都会被读取到的. 对于这个的解释,从数学上解释,比如说有放回的抽样,每次抽取一个样本,抽取N次,总样本数为N个.那么,这样抽取过一轮之后,该样本也是会有1/e的概率没…

1. HDFS的写数据流程 1.客户端通过fs模块向NameNode申请文件上传,NameNode检查请求是否合法,如用户权限,目标文件是否已存在,父目录是否存在等等 2.NameNode返回是否可以上传,如果是的话,建立连接通道 3.客户端通过FSDataOutputStream模块请求上传block,NameNode根据网络拓扑距离计算返回的节点,dn1,dn2,dn3 4.客户端与dn1建立连接通道,dn1收到请求后会向dn2发起连接请求,dn2收到请求后会向dn3发起请求.请求通道全部打…

namenode元数据管理要点 1.什么是元数据? hdfs的目录结构及每一个文件的块信息(块的id,块的副本数量,块的存放位置<datanode>) 2.元数据由谁负责管理? namenode 3.namenode把元数据记录在哪里? namenode的实时的完整的元数据存储在内存中: namenode还会在磁盘中(dfs.namenode.name.dir)存储内存元数据在某个时间点上的镜像文件: namenode会把引起元数据变化的客户端操作记录在edits日志文件中: secondar…