5.caffe图片分类流程

一次创建下列文件：

1，create_txt.sh (create_filelist.sh)

2，create_lmdb.sh

3，make_mean.sh

4，train.prototxt+val.prototxt=train_val.prototxt;

     deploy.prototxt(用于python测试中)

    solver.prototxt

5，train.sh

6，test.sh

具体实现 即：

首先：将所有的文件都放在caffe根目录下的同一文件夹里，方便查看，路径设置也简单。

1.收集图片数据集：jpg.png格式,train文件夹，  val文件夹。

2.jpg图片数据集转换成txt格式：create_filelist.sh. (记得分类标签改写，生成完后看文件的大小和格式是否为自己需要的)，

   结果可以看到train.txt,    val.txt两个文件。

3.txt格式转换成lmdb格式：create_lmdb.sh,或者create_imagene.sh 。

   结果可以看到train.lmdb,  val.lmdb两个文件。

ps:1.2.3为数据预处理。

4.平均化生成mean.binaryproto:make_005_mean.sh,make_imagenet_mean.sh

5.搭建网络模型：主要编写train_val.prototxt;solver.prototxt;

6.训练和测试：主要编写train.sh; test.sh。

    _iter_2000.caffemodel.默认在在caffe-master根目录下可以找到，复制过来就OK。