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  • caffe训练CIFAR数据库

    CIFAR-10是一个用于普适物体识别的数据集。Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成,50000张训练图片,10000张测试图片,分为10类。cifar下载地址: http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html




    数据集分为3个版本,分别是Matlab、python和二进制格式的,这里选择二进制格式的下载。包含五个训练文件,一个测试文件:


    1. cifar二进制数据库转换成lmdb文件


    新建一个binToLmdb.bat的脚本文件,输入一下内容:


    D:SoftwareCaffecaffe-masterBuildx64Releaseconvert_cifar_data.exe 
    D:TestDatacifar-10-batches-bin D:TestDatacifar-10-batches-bin lmdb
    pause

    第一个参数是caffe中已经编译好的cifar数据库转换文件,第二个参数是cifar数据库存放路径,第三个参数是生成的lmdb数据库文件存放路径,第四个参数是转换的目标格式。

    双击inToLmdb.bat文件,生成cifar的训练和测试数据:




    2.计算训练数据的均值文件


    新建一个mean.bat脚本文件,输入以下内容:


    D:SoftwareCaffecaffe-masterBuildx64Releasecompute_image_mean.exe 
    D:TestDatacifar-10-batches-bincifar10_test_lmdb 
    D:TestDatacifar-10-batches-bincifarMean.binaryproto
    pause

    双击执行,在目标路径下生成cifar训练数据集的均值文件cifarMean.binaryproto文件。


    3.  执行训练


    对.examplescifar10下的 “cifar10_full_solver.prototxt”文件和“cifar10_full_train_test.prototxt”文件做一些修改,用于下边的训练,修改过程略了。   

    新建一个train.bat脚本文件,输入以下内容:

    D:SoftwareCaffecaffe-masterBuildx64Releasecaffe.exe train 
    --solver=D:SoftwareCaffecaffe-masterexamplescifar10cifar10_full_solver.prototxt 
    pause

    双击文件,开始训练,执行结果,训练精度大概是78%:




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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9411838.html
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