分类任务 CNN对于常见的分类任务,基本是一个鲁棒且有效的方法.例如,做物体分类的话,入门级别的做法就是利用caffe提供的alexnet的模型,然后把输出的全连接层稍稍修改称为自己想要的类别数,然后再根据实际需要修改网络模型(通常是瘦身).下面记录几个point. 关于crop 一般在训练的时候会利用两个手段做data augmentation,分别是mirror和crop.其中,mirror没什么特别,但是crop有一些东西我们需要了解. 在训练的时候,crop操作会在大图上随机切小图,然后