1. cifar二進位制資料庫轉換成lmdb檔案
新建乙個bintolmdb.bat的指令碼檔案,輸入一下內容:
d:\software\caffe\caffe-master\build\x64\release\convert_cifar_data.exe
d:\testdata\cifar-10-batches-bin d:\testdata\cifar-10-batches-bin lmdb
pause
第乙個引數是caffe中已經編譯好的cifar資料庫轉換檔案,第二個引數是cifar資料庫存放路徑,第三個引數是生成的lmdb資料庫檔案存放路徑,第四個引數是轉換的目標格式。
雙擊intolmdb.bat檔案,生成cifar的訓練
和測試資料:
2.計算訓練資料的均值檔案
新建乙個mean.bat指令碼檔案,輸入以下內容:
d:\software\caffe\caffe-master\build\x64\release\compute_image_mean.exe
d:\testdata\cifar-10-batches-bin\cifar10_test_lmdb
d:\testdata\cifar-10-batches-bin\cifarmean.binaryproto
pause
雙擊執行,在目標路徑下生成cifar訓練資料集的均值檔案cifarmean.binaryproto檔案。
3. 執行訓練
對.\examples\cifar10下的 「cifar10_full_solver.prototxt」檔案和「cifar10_full_train_test.prototxt」檔案做一些修改,用於下邊的訓練,修改過程略了。
新建乙個train.bat指令碼檔案,輸入以下內容:
d:\software\caffe\caffe-master\build\x64\release\caffe.exe train
--solver=d:\software\caffe\caffe-master\examples\cifar10\cifar10_full_solver.prototxt
pause
雙擊檔案,開始訓練,執行結果,訓練精度大概是78%:
caffe中 cifar10案例(一)訓練模型
1.背景知識 cifar10資料訓練樣本50000張,測試樣本10000張,每張為32 32的彩色三通道,共分為10類。cd opt caffe master sudo sh data cifar10 get cifar10.sh 3.轉換資料格式為lmdb sh examples cifar10 ...
caffe訓練自己的資料
本文介紹如何使用 caffe 對自己的影象資料進行分類。1 資料庫準備 由於資料收集比較費時,為了簡單說明,我用了兩類,dog和 bird 每種約 300張。train200 張,val100張。新建乙個資料夾 mine 放自己的資料,在 mine 資料夾下新建 train 和val 資料夾,tra...
caffe訓練資料流程
cifar10訓練例項 sudo sh data cifar10 get cifar10.sh 2.轉換資料格式為lmdb sudo sh examples cifar10 create cifar10.sh 轉換成功後,會在 examples cifar10 資料夾下生成兩個資料夾,cifar10...