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OpenCV3.3深度学习模块(DNN)应用-图像分类

实现对图像常见分类,OpenCV3.3的DNN模块使用的模型支持1000种常见图像分类、googlenet深度学习网络模型是2014图像分类比赛的冠军、首先是下载相关的数据模型文件 bvlc_googlenet.caffemodel...模型文件需要从以下地址下载即可: http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_googlenet.caffemodel 二:编程实现 首先我们需要加载它官方指定的一张测试图像...\n"); return -1; } 然后我们需要声明模型数据的路径与标记数据路径,加载创建网络模型,代码实现如下: // create googlenet with caffemodel...<< std::endl; std::cerr << "prototxt: " << modelTxt << std::endl; std::cerr << "caffemodel...\n"); return -1; } // create googlenet with caffemodel text and bin Net net

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finemolds模型_yolo模型训练

flickr" # 原网络结构文件中,最后的一层就是fc8,我们在这里希望自行设计最后一层,所以我们齐了另外一个名字fc8_flickr,如果还是继续沿用fc8这个名字,就会造成finetune的时候,以前caffemodel.../usr/bin/env sh set -e log_path="logs/" mkdir -p $log_path save_model_path="caffemodel/" mkdir -p $...tools/caffe" # finetune $caffe_bin train --solver=solver.prototxt --weights=bvlc_reference_caffenet.caffemodel...finetune_test/deploy.prototxt' #训练好的模型 model_file = caffe_root+'models/finetune_test/models/solver_iter_15000.caffemodel...' finetune的好处 如果我们想自己训练一个效果较好的模型,需要大量的数据,非常优秀的硬件条件,以及漫长的训练时间,但是,我们可以利用现有的caffemodel模型训练利用较少的数据训练一个效果较好的模型

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