使用caffe中的imagenet對自己的圖片進行分類訓練

實驗流程

1.      數據集準備

獲取訓練圖片集與驗證圖片集，併產生train.txt與val.txt，內容爲圖片路徑與分類標籤；將圖片進行大小重設，設置爲256*256大小；使用create_imagenet.sh腳本將2組圖片集轉換爲lmbp格式。

2.      計算圖像均值

使用make_imagenet_mean.sh計算圖像均值，產生imagenet_mean.binaryproto文件。

3.      設置運行參數

拷貝caffe-master/model/bvlc_reference_caffenet中的文件，修改train_val.prototxt，solver.prototxt並進行路徑的修改；拷貝caffe_master/examples/imagenet中的train_caffnet.sh文件，對路徑進行修改。

4.      運行train_caffnet.sh

參考：

官方：

http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/imagenet.html

圖文：

http://www.lai18.com/content/2488948.html