1,比较笨的方法生成图片列表(两类举例)data/myself/train 目录下 find -name cat.\*.jpg |cut -d '/' -f2-3 >train.txtsed -i 's/$/ 0/g' train.txtfind -name dog.\*.jpg |cut -d '/' -f2-3 >tmp.txtsed -i 's/$/ 1/g' tmp.txtcat tmp.txt >>train.txt 将train.txt剪切到data/myself 下…

转自 http://blog.csdn.net/liumaolincycle/article/details/48501423 微调是基于已经学习好的模型的,通过修改结构,从已学习好的模型权重中继续训练.下面就在另一个数据集Flickr Style上面微调CaffeNet模型,来预测图像风格,而不再是目标类别. 1.说明 Flickr Style图像数据集在视觉上和训练了bvlc_reference_caffenet的ImageNet数据集很像,由于这个模型在目标分类上用得很好,我们就想把它也用…

一.介绍 bvlc_reference_caffenet网络模型是由AlexNet的网络模型改写的,输入图片尺寸大小为227x227x3,输出的为该图片对应1000个分类的概率值. 介绍参考:caffe/models/bvlc_reference_caffenet at master · BVLC/caffe · GitHub  https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_reference_caffenet 二.利用pycaffe…

主要步骤可参考: http://blog.csdn.net/u010194274/article/details/50575284 补充几点: 1. convert函数是ImageMagick包里面的,在使用之前要进行安装 sudo apt-get install ImageMagick 2. 在将图片大小处理为256x256的时候,这里需要注意,数字之间使用的是字母x,而不是乘号 3. shell脚本中使用到的路径,最好都使用绝对路径 4. 作者在网络定义部分说的并不明确,补充如下:solve…

参考链接:http://blog.csdn.net/lingerlanlan/article/details/32329761 RNN神经网络:http://nbviewer.ipython.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/detection.ipynb 官方链接:http://nbviewer.ipython.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/classification.ipynb 参考…

(下载的时候没有提示 不知道是正在下 还是出现错误 卡着了)..一直没有反应 下载前要以管理员身份运行 sudo su 再 python examples/finetune_flickr_style/assemble_data.py --workers=1 --images=2000 --seed 831486 或者在命令前加sudo 参考了 http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/50495454 在使用这个教程时,主要遇到了两个问题:…

转自Caffe fine-tuning 微调网络 一般来说我们自己需要做的方向,比如在一些特定的领域的识别分类中,我们很难拿到大量的数据.因为像在ImageNet上毕竟是一个千万级的图像数据库,通常我们可能只能拿到几千张或者几万张某一特定领域的图像,比如识别衣服啊.标志啊.生物种类等等.在这种情况下重新训练一个新的网络是比较复杂的,而且参数不好调整,数据量也不够,因此fine-tuning微调就是一个比较理想的选择. 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…

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 目前呢,caffe,theano,torch是当下比较流行的Deep Learning的深度学习框架,楼主最近也在做一些与此相关的事情.在这里,我主要介绍一下如何在Caffe上微调网络,适应我们自己特定的新任务.一般来说我们自己需要做的方向,比如在一些特定的领域的识别分类中,我们很难拿到大量的数据.因为像在ImageNet上毕竟是一个千万级的图像数据库,通常我们…

Fast RCNN建立在以前使用深度卷积网络有效分类目标proposals的工作的基础上.使用了几个创新点来改善训练和测试的速度,同时还能增加检测的精确度.Fast RCNN训练VGG16网络的速度是RCNN速度的9倍,测试时的速度是其的213倍.与SPPnet对比,Fast RCNN训练VGG16网络的速度是其速度的3倍,测试时的速度是其的10倍,而且还更加准确了.Fast RCNN使用Python和C++(使用caffe)实现的,并且能够再开源MIT License 中获得代码,网址为:ht…

知识点 mAP:detection quality. Abstract 本文提出一种基于快速区域的卷积网络方法(快速R-CNN)用于对象检测. 快速R-CNN采用多项创新技术来提高训练和测试速度,同时提高检测精度. 采用VGG16的网络:VGG: 16 layers of 3x3 convolution interleaved with max pooling + 3 fully-connected layers Introduction 物体检测相对于图像分类是更复杂的,应为需要物体准确的位置…