CaffeNet简介

2012年Geoffrey和他学生Alex为了回应质疑，在ImageNet的竞赛中刷新了image classification的记录，一举奠定了deep learning 在计算机视觉中的地位。

在这次竞赛中Alex所用的结构被称为作为AlexNet。针对2012年的这组数据集caffe也定义了自己的结构，被称为caffeNet，文档中说在迭代30多w次的的情况下精度大

概提高了0.2个百分点。下面是两个Net的结构图，它们的区别在于norm1，pool1，以及norm2，pool2互换了顺序。

开发caffe的贾大牛团队，利用imagenet图片和caffenet模型训练好了一个caffemodel。要进行图片的分类，这个caffemodel是最好不过的了。所以，不管是用c++来进行分类，还是用python接口来分类，都应该准备三个文件：

1、caffemodel文件。

可以直接在浏览器里输入地址下载，也可以运行脚本文件下载。下载地址为：http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_reference_caffenet.caffemodel

文件名称为：bvlc_reference_caffenet.caffemodel，文件大小为230M左右，为了代码的统一，将这个caffemodel文件下载到caffe根目录下的 models/bvlc_reference_caffenet/ 文件夹下面。也可以运行脚本文件进行下载：

# sudo ./scripts/download_model_binary.py models/bvlc_reference_caffenet

2、均值文件。

有了caffemodel文件，就需要对应的均值文件，在测试阶段，需要把测试数据减去均值。这个文件我们用脚本来下载，在caffe根目录下执行：

# sudo sh ./data/ilsvrc12/get_ilsvrc_aux.sh

执行并下载后，均值文件放在 data/ilsvrc12/ 文件夹里。

3、synset_words.txt文件

在调用脚本文件下载均值的时候，这个文件也一并下载好了。里面放的是1000个类的名称。

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