Microsoft caffe(caffe-windows) cifar实例编译之model的使用
本文讲解如何对网上下载的一个图片利用训练好的cifar模型进行分类
第一步
上一篇文章训练好以后会得到两个文件
从网上查阅资料解释来看,第一个caffemodel是训练完毕得到的模型参数文件,第二个solverstate是训练中断以后,可以用此文件从中断地方继续训练(具体使用方法目前尚未测试)
第二步
新建一个代表cifar10数据标签txt文件,放在examples下的cifar10文件夹内,本文采用名称为synset_words的txt文件,内容如下:
从网上随便下载一个图片,但是注意,最好是cifar里面包含的种类,当然也可以下载其他的,不过分类得到的标签肯定不对,因为训练得到的模型不包含此种类。
比如我下载了一只猫:
第三步
classification.exe E:\caffeDEV1\caffe-windows\examples\cifar10\cifar10_quick.prototxt E:\caffeDEV1\caffe-windows\examples\cifar10\cifar10_quick_iter_4000.caffemodel.h5 E:\caffeDEV1\caffe-windows\examples\cifar10\mean.binaryproto E:\caffeDEV1\caffe-windows\examples\cifar10\synset_words.txt E:\caffeDEV1\caffe-windows\examples\cifar10\dog.jpg
pause
如果你建立在其他地方,请注意你的路径。bat的格式为XX/XX/classification.exe xx/xx/网络结构(cifar10_quick.prototxt) XX/XX/训练好的模型(.caffemodel.h5) XX/XX/均值文件 XX/XX/下载的图片(XX/XX代表路径 )
第四步
【注】我在其中一个地方卡了很久,千万千万不要把modelcaffe.h5的后缀改为modelcaffe,也就是说,千万别删掉了h5,我一直以为调用cifar10_quick_iter_4000.caffemodel,结果呵呵了,卡了一下午
参考原文:
http://m.blog.csdn.net/article/details?id=51483206
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