l 準備訓練資料流程如下
用指令碼生成好label.txt標籤檔案,格式如下（檔名+空格+標籤）
把所有放在乙個目錄下後cd到執行如下命令
convert_imageset [flags] rootfolder/ listfile db_name
其中db_name後面還可以跟一些可選的引數設定，具體有哪些可選的引數參見「可選引數設定部分」
其中rootfolder為影象集的根目錄
listfile 為乙個檔案的路徑，該檔案中記錄了影象集中的各圖樣的路徑和相應的標註
db_name為要生成的資料庫的名字
例:convert_imageset c:\\data\\pics_test\\ c:\\matchdata\\test.txt c:\\ data\\test_lmdb --gray=false--resize_width=32 --resize_height=32
這樣就在指定目錄下生成了 訓練資料檔案
生成驗證集檔案同上
生成均值檔案
cd到執行如下命令
compute_image_mean[flags] input_db [output_file]\n」)
引數：input_db： 資料庫
引數（可選）：output_file： 輸出檔名,不提供的話，不儲存平均影象blob
例:compute_image_mean c:/matchdata/train_lmdbc:/matchdata/train_lmdb/mean.binaryproto
準備好solver超參檔案,train_val模型檔案，檔案內容涉及相關路徑的需要做相應替換
cd到執行如下命令
caffe train -solver c:/caffe/cifar10/ solver.prototxt
如果是用現有引數微調則還需要準備相應的.caffemodel檔案
執行caffe train -solver c:/caffe/cifar10/ solver.prototxt
-weights c:/caffe/cifar10/test.caffemodel
l 測試模型
cd到執行如下命令
其中deploy.prototxt 是根據train_val.protxt改寫而成（例檔案是訓練生成的引數檔案，synset_words.txt為標籤檔案,cat.jpg為測試
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1 每個資料夾下保證是同一輛車，最好有多角度的變化，以便網路提取不同方向特徵 2 標籤 2 編譯caffe 注意對opencv python版本的要求，這個問題很無解，照做就是了 我的機器環境是opencv3.4原始碼編譯安裝 系統自帶py2.7，不推薦anaconda，opencv4.1 pip安...