0/***.jpg 0
# 修改部分
example=/home/jh/face_detect
data=/home/jh/face_detect
tools=caffe安裝目錄/build/tools
train_data_root=/home/jh/face_detect/train/
val_data_root=/home/jh/face_detect/val/
# 對輸入的資料進行大小的調整, 大小的調整是要根據我們要使用的網路模型, 比如alexnet或者vgg(速度慢)為227x227
resize=true
if $resize; then
resize_height=227
resize_width=227
else
resize_height=0
resize_width=0
fi# 接著修改glog_logtostderr那裡的$data/train.txt, 這個為那個train.txt, $example/face_train_lmdb, 這個為生成的lmdb資料來源的位置
# 下面也一樣, 修改為val.txt, $example/face_val_lmdb, 這個為val的lmdb資料來源生成的位置
/path/to/caffe train --solver=/path/to/solver.prototxt滑動視窗
基於Caffe的人臉識別實現
深度學習深似海 尤其是在影象人臉識別領域，最近幾年的頂會和頂刊常常會出現沒有太多的理論創新的文章，但是效果擺在那邊。deepid是深度學習方法進行人臉識別中的乙個簡單，卻高效的乙個網路模型，其結構的特點可以概括為兩句話 1 訓練乙個多個人臉的分類器，當訓練好之後，就可以把待測試影象放入網路中進行提取...
基於Caffe的人臉識別實現
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Caffe實踐 基於Caffe的人臉識別實現
深度學習深似海 尤其是在影象人臉識別領域，最近幾年的頂會和頂刊常常會出現沒有太多的理論創新的文章，但是效果擺在那邊。deepid是深度學習方法進行人臉識別中的乙個簡單，卻高效的乙個網路模型，其結構的特點可以概括為兩句話 1 訓練乙個多個人臉的分類器，當訓練好之後，就可以把待測試影象放入網路中進行提取...