DL开源框架Caffe | 用训练好的模型对数据进行预测

一句话理解Caffe:

Caffe的万丈高楼(Net)是按照我们设计的图纸(prototxt),用很多砖块(Blob)筑成一层层(Layer)楼房,最后通过某些手段(Solver)进行简装修(Train)/精装修(Finetune)实现的,另外每个楼层都可以被购买规己用,那么就会有归属(Lable)。

一 Caffe识别问题上利用训练好的模型预测

利用已有的模型可以对测试数据集进行预测,命令:

./build/tools/caffe.bin test \
> -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt \
> -weights examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel \
> -iterations 100

命令行解析:

./build/tools/caffe.bin test \
//表示只做预测,不进行参数更新
> -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt \
//指定模型描述文本文件
> -weights examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel \
//指定模型预先训练好的权值文件
> -iterations 100
//指定测试迭代次数。参与测试样例数目 = 迭代次数 * batch_size

输出日志:

二 Caffe检测问题上利用训练好的模型预测

这里主要针对py-faster-rcnn的目标检测模型来讲,训练完成的model如何直接用来测试自己的图像呢?

1、训练完成之后,将output/faster_rcnn_end_to_end/voc_2007_trainval中的最终模型拷贝到data/faster_rcnn_models(删除以前生成类似的model)中。

2、修改/tools/demo.py为(最好拷贝一份修改):

(1) CLASSES =(‘background‘, ‘xxx’)(这里是你的类别名)

(2) NETS ={‘vgg16’: (‘VGG16’, ‘VGG16_faster_rcnn_final.caffemodel’),       ‘zf’:  (‘ZF’,’ZF_faster_rcnn_final.caffemodel’)} (这里是你训练完成的model)

(3) 在训练集图片中找一张出来放入py-faster-rcnn/data/demo文件夹中,命名为000001.jpg。

  im_names = ['000001.jpg'](需要测试的图像名称)

(4) 根据你自己的训练方式修改命令行输入参数,默认的训练方式为alt_opt的!

3、运行demo,即在py-faster-rcnn文件夹下终端输入: ./tools/demo.py –net zf

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏SnailTyan

动手学深度学习——第一课笔记(上)

第一课:从上手到多类分类 课程首先介绍了深度学习的很多应用:例如增强学习、物体识别、语音识别、机器翻译、推荐系统、广告点击预测等。 课程目的:通过动手实现来理解...

2030
来自专栏机器之心

教程 | 在Cloud ML Engine的TPU上从头训练ResNet

张量处理单元(TPU)是能够大大加快深度学习模型训练速度的硬件加速器。在斯坦福大学进行的独立测试中,在 TPU 上训练的 ResNet-50 模型能够在 Ima...

702
来自专栏10km的专栏

SSD(Single Shot MultiBox Detector):绘制训练过程loss,accuracy曲线

关于标准Caffe绘制loss,accuracy曲线参见这篇博客,写得很详细《Caffe 绘制训练过程loss,accuracy曲线》,而训练SSD时绘制los...

3248
来自专栏ATYUN订阅号

浣熊检测器实例, 如何用TensorFlow的Object Detector API来训练你的物体检测器

这篇文章是“用Tensorflow和OpenCV构建实时对象识别应用”的后续文章。具体来说,我在自己收集和标记的数据集上训练了我的浣熊检测器。完整的数据集可以在...

4087
来自专栏数据结构与算法

BZOJ5312: 冒险(势能均摊线段树)

结论:如果一次操作对区间& 和 区间| 产生的影响是相同的,那么该操作对整个区间的影响都是相同的

372
来自专栏机器学习算法原理与实践

分解机(Factorization Machines)推荐算法原理

    对于分解机(Factorization Machines,FM)推荐算法原理,本来想自己单独写一篇的。但是看到peghoty写的FM不光简单易懂,而且排...

652
来自专栏Python小屋

使用Python获取Excel文件中单元格公式的计算结果

假设有如下Excel文件,其中第二个WorkSheet中数据如下: ? 其中D列为公式,现在要求输出该列公式计算的数值结果,代码如下: ? 代码运行结果: ?...

2806
来自专栏Python小屋

Python使用系统聚类方法进行数据分类案例一则

首先解释一下为啥最近发的文章中代码都是截图而不是文本,这样做主要是希望大家能对着代码敲一遍而不是直接复制运行得到结果就算了,这样可以加深印象,学到更多东西。当然...

3364
来自专栏AI研习社

Github 项目推荐 | 微软开源 MMdnn,模型可在多框架间转换

近期,微软开源了 MMdnn,这是一套能让用户在不同深度学习框架间做相互操作的工具。比如,模型的转换和可视化,并且可以让模型在 Caffe、Keras、MXNe...

3528
来自专栏AI研习社

Github 项目推荐 | TensorFlow 概率推理工具集 —— probability

Probability 是 TensorFlow 的概率推理工具集,它是集建模工具、推理算法、一些有用的模型和一般统计计算于一身的开发工具集合。利用 Tenso...

3624

扫码关注云+社区