1 收集自己的数据 1-1 我的训练集与测试集的来源:表情包 由于网上一幅一幅图片下载非常麻烦,所以我干脆下载了两个eif表情包.同一个表情包里的图像都有很强的相似性,因此可以当成一类图像来使用.下载个eif解压包可以把eif文件解压成gif和jpg格式的文件,然后删除gif文件,只留下jpg格式的文件,这些图就是我的训练集与测试集了. 1-2 使用rename批量重命名图像 (1)对于一个存放了图像src.jpg的文件夹ROOT,在ROOT中新建一个test.txt文件,在里面写下“renam…

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…

1 引言 1-1 以example_mnist为例,如何加载属于自己的测试集? 首先抛出一个问题:在example_mnist这个例子中,测试集是人家给好了的.那么如果我们想自己试着手写几个数字然后验证识别效果又当如何呢? 观察CAFFE_ROOT/examples/mnist/下的lenet_train_test.prototxt文件,发现里面既给出了训练集的路径,又给出了测试集的路径.因此答案很显然了,我们可以把自己的测试集做成leveldb(或lmdb)格式的,然后在lenet_train…

0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com…

Caffe学习笔记(一):Caffe架构及其模型解析 写在前面:关于caffe平台如何快速搭建以及如何在caffe上进行训练与预测,请参见前面的文章<caffe平台快速搭建:caffe+window7+vs2013>.<Windows平台上Caffe的训练与学习方法(以数据库CIFAR-10为例)>. 本文主要介绍Caffe的总体框架,并对caffe模型进行解析,主要是本人的学习笔记,参考了各种资料,例如:<Caffe官方教程中译本>,网址:http://caffe.b…

Caffe学习笔记4图像特征进行可视化 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 这篇文章主要参考的是http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb 可以算是对它…

Caffe学习笔记3 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/feature_extraction.html 这篇博客主要是用imagenet的一个网络模型来对自己的图片进行训练和测试 图片下载网…

Caffe 学习笔记1 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing 这篇博客是caffe官网的一片例程吧,只是熟悉一下操作而已 http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/cifar10.html 1.准备数据 cd /home/wangshu…

Caffe学习笔记(二):Caffe前传与反传.损失函数.调优 在caffe框架中,前传/反传(forward and backward)是一个网络中最重要的计算过程:损失函数(loss)是学习的驱动,类似于视频编码中的率失真代价,是衡量学习的程度,或者说,学习的目的是找到一个网络权重的集合,使得损失函数最小:Solver是通过协调网络的前向推断计算和反向计算来对参数进行更新,从而达到减小loss的目的. 下面将对forward and backward.loss.solver分别进行介绍. 1…

Caffe学习笔记2-用一个预训练模型提取特征 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/feature_extraction.html 制作一个数据库 先做一个临时文件夹 mkdir exampl…