Caffe学习之imagenet

1、  准备数据，使用imagenet(alex)训练0-9车牌图片：

1.1   9000多张0-9的图片，各选出一二十张作为测试集，剩余的作为训练集。（将各个类别的文件夹设置为label，方便处理）：

 1.2 制作labels文件，使用python脚本解决

格式：（基于当前文本的）路径+文件名+“ ”+类别

测试集有时是不同类放一起的所以：文件名+“ ”+类别

 

1.3 生成网络所需数据库文件LEVELDB（测试集，训练集分开）

使用caffe自带的convet_imageset.exe处理，bat文件书写如下（看许多网上教程，图片需要设置成相同大小，但我这里用的是三通道不同大小的图片也能训练！）：

 

D:\caffe\caffe-master\Build\x64\Debug\convert_imageset.exe --resize_height=256 --resize_width=256 --shuffle --backend="leveldb" D:\caffe\mydata\test\ D:\caffe\mydata\val\test.txt D:\caffe\mydata\testleveldb

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1.4 生成网络所需的均值文件（测试集训练集分开）

使用caffe自带的computer_image_mean.exe处理LEVELDB，生成训练所需的均值文件，也许是训练的时候图片数据需要减去均值，训练的效果才好！

 

D:\caffe\caffe-master\Build\x64\Debug\compute_image_mean.exe D:\caffe\mydata\testleveldb D:\caffe\mydata\Imagnet\imagenet_test.binaryproto --backend=leveldb

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1.5 训练imagenet

修改配置文件solver.prototxt：

net: "D:/caffe/mydata/Imagnet/train_val.prototxt"  #网络描述文件绝对路径

test_iter: 1000  #训练是的测试次数

test_interval: 1000  #

base_lr: 0.01 #学习率参数

lr_policy: "step"  #学习率的方式

gamma: 0.1

stepsize: 100000 #多少次之后学习率会更改？

display: 20 #多少次显示一次

max_iter: 450000 #迭代次数次数

momentum: 0.9

weight_decay: 0.0005

snapshot: 10000 #多少次存储一次模型

snapshot_prefix: "D:/caffe/mydata/Imagnet " #模型存储路径

solver_mode: CPU #训练方式

网络描述文件train_val.prototxt：

1更改四处路径：训练集的LEVELDB路径，相应均值文件路径

                                       测试集的LEVELDB路径，相应均值文件（这里两个均值文件使用的是同一个，不清楚为什么？）

                                       Batch_size:视机器而定100，每次一百张，。。。。

2更改输出类别默认1000中，这里只有10个数，所以是10

 

之后就能训练了，机子差的batch_size没设好会报错，我的就是，后来换别人的机器训练。。。。。。。。。。。。

 

1.6 查看训练结果：

使用caffe自带的caffe.exe test 功能，参数：模型网络描述文件，训练模型，猜测其使用测试集，去测试模型的准确度，所以只做前向传播，不改变模型，查看模型的训练结果

 

D:\caffe\caffe-master\Build\x64\Debug\caffe.exe test -model=D:\caffe\mydata\Imagnet\train_val.prototxt -weights=D:\caffe\mydata\Imagnet\_iter_4000.caffemodel

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1.7 测试自己的图片

使用caffe自带的classification.exe功能，测试实际效果，这里好多坑：之前说了准备数据时，没有注意图片大小，一维这里 需要设置一下图片大小以及格式，最后发现，反而不用，测试的时候使用三通道的不同大小的图，都能有输出。

 

输入参数：

网络描述文件deploy.proto,这个描述文件与训练时的描述文件不同，因为这里只是用来测试的！！！！！！！！在caffe/model/bl alex文件夹中有一个deploy.proto文件，因为用的就是alex网络，所以我直接拿来用，修改了两处，，若是其他的网络，只能自己改了根据train.proto

训练模型

均值文件

标签txt//不知道用来干嘛的，里面只用0-9十个数！

D:\caffe\caffe-master\Build\x64\Debug\classification.exe D:\caffe\mydata\Imagnet\deploy.prototxt D:\caffe\mydata\Imagnet\_iter_10000.caffemodel D:\caffe\mydata\Imagnet\imagenet_val.binaryproto D:\caffe\mydata\test\labels.txt D:\caffe\mydata\test\9.bmp

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结果：