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  • caffe-cifar的训练以及测试例子

    abstract:

    cifar10 工程的作用是一个将彩色的 32X32 图片辨认出来。

    图1

    训练 

    先是在caffe根目录下。运行数据获取脚本。

    ./data/cifar10/get_cifar10.sh

    然后等待下载完成!(ps:注意一定要在CAFFE 根目录下,要不脚本会出错,会找不到data目录)

    接着相同再运行

    ./examples/cifar10/create_cifar10.sh

    接着再修改cifar10_quick_solver.prototxt 把最下面的gpu,换成cpu。因为我还没有gpu!

    修改cifar10_quick_solver_lr1.prototxt也修改成cpu!

    最后在caffe根目录下运行

    ./examples/cifar10/train_quick.sh  然后慢慢等~

     测试

    当训练完成后,会产生一个cifar10_quick_iter_5000.caffemodel.h5的文件。

    这个文件描述整个网络的权值,而cifar10_quick.prototxt则描述了网络的模型。

    mean.binaryproto的就测试图片的平均值图片。

    label.txt。就如上图1所述,是图片的标签。(airplane, automobile, ..etc)

    cat32.jpg就是我所测试的图片。可见这里测试的结果并没有那么准。

    图2

    本来我是以为是cat32 图片太大。后来缩小至32 X 32 格式的还是不行。和图2结果一致。

    图3 这是我的测试图片!

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