Caffe2 - Caffemodel 转换为 Caffe2 pb 模型1. 单输入单输出 - caffe_translator.pyCaffe2 提供了将 caffemodel 转换为 caffe2 模型的工具——caffe_translator.py.
= os.path.join( modelpath, posempipose_iter_160000.caffemodel) mpi_model = cv2.dnn.readNetFromCaffe( prototxt, caffemodel) return mpi_model def general_coco_model(self, modelpath): self.points_name = { = os.path.join( modelpath, posecocopose_iter_440000.caffemodel) coco_model = cv2.dnn.readNetFromCaffe (prototxt, caffemodel) return coco_model def general_body25_model(self, modelpath): self.num_points = = os.path.join( modelpath, posebody_25pose_iter_584000.caffemodel) coco_model = cv2.dnn.readNetFromCaffe
使用OpenCV的DNN模块以及Caffe模型，必须要有.prototxt和.caffemodel两种文件。 但face_detector文件夹中，只有.prototxt一类文件，即缺少训练好的.caffemodel。. prototxt和.caffemodel的作用如下：The .prototxt file(s) which define the model architecture (i.e., the layers ：测试网络文件train.prototxt：训练网络文件本教程直接使用训练好的.caffemodel来进行人脸检测，即只需要.caffemodel和deploy.prototxt两个文件。 下载 res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel下载链接：https:anonfile.comW7rdG4d0b1face_detector.rar4 C++版本代码
shared_ptr testnet; std::string modelproto = jstring2string(env, modelProto); std::string caffemodel = jstring2string(env, caffeModel); __android_log_print(ANDROID_LOG_INFO, XOR, modelproto:%s, caffemodel (); String modelProto = modelDir + model.prototxt; String modelBinary = modelDir + XOR_iter_5000000.caffemodel );}代码中假设模型文件位于sdcard中，所以在运行代码之前，需要将model.prototxt和XOR_iter_5000000.caffemodel文件push到sdcard中。 adb push appsrcmainmodelmodel.prototxt sdcardadb push appsrcmainmodelXOR_iter_5000000.caffemodel sdcard
parse_args() prototxt = os.path.join(cfg.MODELS_DIR, NETS, faster_rcnn_alt_opt, faster_rcnn_test.pt) caffemodel = os.path.join(cfg.DATA_DIR, faster_rcnn_models, NETS) if not os.path.isfile(caffemodel): raise IOError format(caffemodel)) if args.cpu_mode: caffe.set_mode_cpu() else: caffe.set_mode_gpu() caffe.set_device (args.gpu_id) cfg.GPU_ID = args.gpu_id net = caffe.Net(prototxt, caffemodel, caffe.TEST) print nnLoaded network {:s}.format(caffemodel) im_path = dataimages im_names = for im_name in im_names: print ~~~~
parse_args() prototxt = os.path.join(cfg.MODELS_DIR, NETS, faster_rcnn_alt_opt, faster_rcnn_test.pt) caffemodel = os.path.join(cfg.DATA_DIR, faster_rcnn_models, NETS) if not os.path.isfile(caffemodel): raise IOError format(caffemodel)) if args.cpu_mode: caffe.set_mode_cpu() else: caffe.set_mode_gpu() caffe.set_device (args.gpu_id) cfg.GPU_ID = args.gpu_id net = caffe.Net(prototxt, caffemodel, caffe.TEST) print nnLoaded network {:s}.format(caffemodel) # Warmup on a dummy image im = 128 * np.ones((300, 500, 3), dtype=np.uint8
FaceBoxes 测试 Caffemodel - FaceBoxes_1024x1024.caffemodel (3.6M) Prototxt - faceboxes_deploy.prototxt python) import caffe import time net_file= faceboxes_deploy.prototxt caffe_model=FaceBoxes_1024x1024.caffemodel
支持目前大多数主流深度学习框架的模型，如下所示：ONNX（.onnx，.pb）Keras（.h5，.keras）CoreML（.mlmodel）TensorFlow Lite（.tflite）Netron对Caffe（.caffemodel 这里举两个示例：Caffe的（.caffemodel）和TensorFlow（.pb，.meta）下面是VGG-16.caffemodel的部分可视化截图? Netron has experimental support for Caffe (.caffemodel), Caffe2 (predict_net.pb), MXNet (.model, -symbol.json
利用数据集外的图片测试这项测试的前提条件是，拥有属于自己的caffemodel。 在caffe根目录examplesMobileNet-SSD下运行python merge_bn.py即可生成指定名称的caffemodel。 homewluoDeepLearningCaffeLearning-weiliu89caffeexamplesMobileNet-SSDexampleMobileNetSSD_train.prototxt #train.prototxt路径train_model = mobilenet_power_iter_25000.caffemodel #指定生成的caffemodel名称caffemodel生成之后，可以在caffe根目录examplesMobileNet-SSD执行python demo.py开始测试，在运行demo.py之前，可能需要做一些修改 #caffemodel名称test_dir = images_power #测试图片文件夹名CLASSES修改为自己数据集的类别和background。
train_test.prototxt） .buildtoolscaffe time -model examplesmnistlenet_train_test.prototxt -iterations 10 3、使用已有模型提取特征（caffemodel ---------------------------------------------------------Test测试（用cmdcaffe命令行）（train_test.prototxt + caffemodel examplesimage_testcaffenet_traincaffenet_train_iter_10000.caffemodelTest分类单个输入图像 利用训练好的模型，预测结果,5个输入参数（train_val.prototxt + caffemodel
train_test.prototxt） .buildtoolscaffe time -model examplesmnistlenet_train_test.prototxt -iterations 103、使用已有模型提取特征（caffemodel 输出的就是softmax的输出了，所以提取fc7层4.）lmdb：输出的数据格式是lmdb，还可以是leveldb----Test测试（用cmdcaffe命令行）（train_test.prototxt + caffemodel examplesimage_testcaffenet_traincaffenet_train_iter_10000.caffemodelTest分类单个输入图像利用训练好的模型，预测结果,5个输入参数 （train_val.prototxt + caffemodel
) def get_hand_model(self, modelpath): prototxt = os.path.join(modelpath, handpose_deploy.prototxt) caffemodel = os.path.join(modelpath, handpose_iter_102000.caffemodel) hand_model = cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt , caffemodel) return hand_model def predict(self, imgfile): img_cv2 = cv2.imread(imgfile) img_height, 19,20} small}; string protoFile = handpose_deploy.prototxt;string weightsFile = handpose_iter_102000.caffemodel
resuming from trained weights, 也可以加载已经训练好的模型string trained_weight_path = base_dir + model_iter_20000.caffemodel string net_path = base_dir + lenet_deploy.prototxt; string trained_path = base_dir + model_iter_20000.caffemodel
net_info = OrderedDict() net_info = props net_info = layers return net_info else: return props 然后解析CaffeModel 比较简单，直接调用caffe提供的接口即可，代码实现如下：def parse_caffemodel(caffemodel): model = caffe_pb2.NetParameter() print (Loading caffemodel: ), caffemodel with open(caffemodel, rb) as fp: model.ParseFromString(fp.read()) +|-|x||+=|-=|x=|=|5.6 使用方法举例python caffe2msnhnet --model landmark106.prototxt --weights landmark106.caffemodel
buildtoolscaffe.bin test > -model examplesmnistlenet_train_test.prototxt > -weights examplesmnistlenet_iter_10000.caffemodel 不进行参数更新> -model examplesmnistlenet_train_test.prototxt 指定模型描述文本文件> -weights examplesmnistlenet_iter_10000.caffemodel
1、下载caffemodel本例中我们使用的是pascalcontext-fcn32的模型，这个下载链接在它的文件夹里有，就是url那个文件下载 pascalcontext-fcn32s-heavy.caffemodel caffe.Net(voc-fcn8sdeploy.prototxt, voc-fcn8sfcn8s-heavy-pascal.caffemodel, caffe.TEST) 这里是我们需要用到的网络模型和caffemodel netnet = caffe.Net(.deploy.prototxt, .pascalcontext-fcn32s-heavy.caffemodel, caffe.TEST) 然后也是把deploy和caffemodel
buildtoolscaffe.bin test -model examplesmnistlenet_train_test.prototxt -weights examplesmnistlenet_iter_10000.caffemodel 后向传播计算） -model examplesmnistlenet_train_test.prototxt，指定模型描述文本文件 -weights examplesmnistlenet_iter_10000.caffemodel
三、转换模型这里以caffe模型SqueezeNet v1.1为例（浏览这里https:github.comDeepScaleSqueezeNet 下载caffemodel）3.1进入python命令行 model = coremltools.converters.caffe.convert((Usersxxxcnn-projectcoreml-modelsqueezeNetsqueezeNet_v1.1.caffemodel 体验下来发现，CoreML精度基本与原始caffemodel无损，速度由于目前只在iphone5s上进行了测试，squeezeNet模型处理耗时约120ms，可以大概确定的是，苹果内部应该没有对模型参数进行量化等操作
lenet_iter_5000.caffemodel、lenet_iter_5000.solverstatelenet_iter_10000.caffemodel、lenet_iter_10000.solverstate sh.buildtoolscaffe.bin test--model=examplesmnistlenet_train_test.prototxt –gpu 0--weights=examplesmnistlenet_iter_10000.caffemodel caffe.bin这个文件默认调用CPU来运行，这里不急，我后面会单独详解这个caffe.bin这个可执行文件 后面的--weights=examplesmnistlenet_iter_10000.caffemodel buildtoolscaffe.bin test > -model examplesmnistlenet_train_test.prototxt > -weightsexamplesmnistlenet_iter_10000.caffemodel
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