21天实战caffe-第二天-跑小图片分类cifar10

caffe学习第二天

今天又重新训练测试了一个新的数据集cifar 10

1.下载cifar10数据集

$ cd data/cifar10

$ ./get_cifar10.sh

第一遍网络不好只下了一个文件，里面一共有六个，后来重新下了，自己又解压的，应该一次下好回自己解压出来的，如果没有还是要自己解压，后面要用到哦（如下）

 

 

 

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2转换格式

由于刚才没有下好解压，而导致的错误，找不到文件

解压好之后就可以了成功的图如下

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3开始训练（如昨天一般，记得改成cpu）

./examples/cifar10/train_quick.sh

一共训练了5000次，4000次之后换了一个继续训练的

如下图1先执行cifar10_quick_solver.prototxt在执行cifar10_quick_solver._lr1prototxt

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

最后成功界面精度还是很低的，所以后面测试的时候每一张图片分类对了

 

 

 

 

4.测试

使用caffe自带的分类算法来实现测试

首先改一下算法

4.1打开classify.py：

在图中所示位置添加一行代码，目的是修改均值计算错误 ：

mean=mean.mean(1).mean(1) 11

将预测的结果打印出来：

# 自己添加
print("Predictions:%s" % predictions)1212

将结果排序，并找到对应的是什么：
添加如下代码到最后：

# match the result
    labelNums = len(predictions[0])
    labels = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']
    for i in range(labelNums):
        if i == 0:
            maxPrediction = predictions[0][i]
            maxIndex = i
        else:
            if maxPrediction < predictions[0][i]:
                maxIndex = i
                maxPrediction = predictions[0][i]
    print(labels[maxIndex])123456789101112123456789101112

修改完使用caffe在$CAFFE_ROOT/examples/images下有一些图片的文档

执行python python/classify.py --model_def examples/cifar10/cifar10_quick.prototxt --pretrained_model examples/cifar10/cifar10_quick_iter_5000.caffemodel.h5 --center_only examples/images/cat.jpg foo

就可分出来

中间又出现一堆问题

主要是文件没下全

装好之后

最后结果

没有一次分类是对的猫分成狗。。。。。

bye