当训练好一个model之后,我们通常会根据这个model最终的loss和在验证集上的accuracy来判断它的好坏.但是,对于分类问题,我们如果只是知道整体的分类正确率 显然还不够,所以只有知道模型对于每一类的分类结果以及正确率这样才能更好的理解这个模型. 下面就是一个用训练好的模型,来对测试集进行测试,并输出每个样本的分类结果的实现. 代码如下: #coding=utf-8 import os import caffe import numpy as np root='/home/liuyun…

因为毕设需要,我首先是用ffmpeg抽取某个宠物视频的关键帧,然后用caffe对这个关键帧中的物体进行分类. 1.抽取关键帧的命令: E:\graduation design\FFMPEG\bin>ffmpeg -i .\.mp4 -vf select='eq(pict_type\,I)',setpts='N/(25*TB)' .\%09d.jpg 2.用python编写脚本,利用在imagenet上训练的模型分类视频帧中的物体. 抽取得到的视频关键帧都存放在文件夹"/home/sunsh…

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…

版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54141697 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…

参考链接: ubuntu下配置Caffe:https://blog.csdn.net/a_z666666/article/details/72853346 https://www.cnblogs.com/go-better/p/7161006.html 注意防坑点:Python和OpenCV版本都是采用的2.版本.(一开始在github上下载的,Python是3.6.4(由于安装了anaconda)和OpenCV和4.0版本,Caffe还不支持4.0的OpenCV:后来OpenCV降到3.1.0…

Caffe学习笔记(三):Caffe数据是如何输入和输出的? Caffe中的数据流以Blobs进行传输,在<Caffe学习笔记(一):Caffe架构及其模型解析>中已经对Blobs进行了简单的介绍.下面对caffe数据是如何输入和输出做更加详细的分析. 1.输入/输出之Blobs caffe使用blobs结构来存储.交换并处理网络中正向和反向迭代时的数据和导数信息,blob是caffe的标准数组结构,是caffe中处理和传递实际数据的数据封装包,它提供了一个统一的内存接口,从数学意义上说,bl…

osi7层开放式系统互连网络模型 1.物理层:主要定义物理设备标准,如网线的接口类型.光纤的接口类型.各种传输介质的传输速率等.它的主要作用是传输比特流(就是由1.0转化为电流强弱来进行传输,到达目的地后在转化为1.0,也就是我们常说的数模转换与模数转换).这一层的数据叫做比特. 2.数据链路层:定义了如何让格式化数据以进行传输,以及如何让控制对物理介质的访问.这一层通常还提供错误检测和纠正,以确保数据的可靠传输. 3.网络层:在位于不同地理位置的网络中的两个主机系统之间提供连接和路径选择.In…

软件测试工程师称为“QA”,质量保证者——这是入门的第一点要学习的. 首先看基本的测试模型 1.“V”型 特点:[活动串行]这是一种古老的瀑布模型,反映了实际和测试之间的关系. 局限:仅仅把测试过程作为编码之后的一个阶段,忽视了测试对需求分析,系统设计的验证,如果前面设计错误,得一直到后期的验收测试才被发现,耗时耗力.   2.“W”型 特点:[活动串行]测试与开发同时进行,在V模型的基础上,增加了在开发阶段的同步测试 局限:仍然不支持迭代,减少了一定错误发生率,但是需按照流水线进行设计.编码和…

# !/usr/bin/env/Python3 # - * - coding: utf-8 - * - from html.parser import HTMLParser import urllib.request #使用parser获取图片信息,输出Python官网发布的会议时间.名称和地点. class MyHTMLParser(HTMLParser): def __init__(self): super().__init__() self.li = False self.h3 = Fal…

在win10机子上装了caffe,感谢大神们的帖子,要入坑caffe-windows的朋友们看这里,还有这里,安装下来基本没什么问题. 好了,本博文写一下使用caffe测试mnist数据集的步骤. 1. 下载mnist数据集. 不太看得懂get_mnist.ps1文件,并且运行无效,所以选择直接从mnist官网下载数据集.下载后解压,从解压后的文件夹提取出四个文件,放在caffe根目录下<caffe-root>\data\mnist下,例如E:\caffe-windows\data\mnist…