プロセスを簡単に説明してください：
1.画像データを取得します。
2. Pythonプログラムを使用してtrain.txtとtest.txtを生成します。2つのtxtの各行は、画像名+スペース+カテゴリです（カテゴリは数字で表されます）
3.スクリプトを使用してlmdb形式に変換する
4.モデルパラメータ、prototxtファイル、トレーニングを変更し、caffemodelを取得します
5. opencvでC ++プログラムを実行して、トレーニング済みモデルを呼び出し、テスト結果（画像クラス名）を出力します
詳細な手順：
https://www.cnblogs.com/david97/p/8961850.html
カフェトレーニングステージ、私はこのブログを参照していますが、最初にtrain.txtとtest.txtを取得し始めたときに、このブログをフォローしなかった他のすべての写真する
このブログを参照することをお勧めします。主な手順の概要は次のとおりです（パスは独自のものに変更されています）。
1.画像データを取得し、画像をtrainフォルダーとtestフォルダーに入れます。
2. Pythonスクリプトを使用してファイル名を取得し、画像名をtrain.txtおよびtest.txtに取得します。ファイル名に応じて、検索および置換機能を使用して、ファイル名の後にラベルを書き込みます。01（3つある場合は0から開始する必要があります）カテゴリごとに、0 1 2）を使用して、create_img_dbフォルダーに配置します。
ファイル名をtxtファイルに取得するPythonプログラム：（パスを自分のパスに変更します）
import os
def ListFilesToTxt(dir, file, wildcard, recursion):
exts = wildcard.split(" ")
files = os.listdir(dir)
for name in files:
fullname = os.path.join(dir, name)
if (os.path.isdir(fullname) & recursion):
ListFilesToTxt(fullname, file, wildcard, recursion)
else:
for ext in exts:
if (name.endswith(ext)):
file.write(name + "\n")
break
def Test():
dir = "D:/images/total"
outfile = "D:/images/total/imgName.txt"
wildcard = ".txt .exe .dll .lib .bmp"
file = open(outfile, "w")
if not file:
print ("cannot open the file %s for writing" % outfile)
ListFilesToTxt(dir, file, wildcard, 1)
file.close()
Test()
3. create_db.sh（D：\ software_engineer \ caffe-master \ create_img_db）を変更して実行し、lmdb形式に変換します。同時に、イメージサイズを変換し、順序を入れ替えます
（私は126 * 82データの使用を開始しました。テストの最後に、opencvはエラーを報告しましたが、解決できませんでした。後で、ここで32 * 32に変更されました。私の簡単な例では、画像を減らしても精度に影響しませんでした。さらに、 、最終テスト中に画像を変更する必要はありません）
4.画像の平均値を計算します（このステップは実行できません。実行しませんでした）。
5. caffe-master \ examples \ testImgでcaffeファイル（train_val.prototxt、solver.prototxt、deploy.prototxt）を準備し、内部のパラメーターを変更します
6. d / software_engineer / caffe-master / Build / x64 / Releaseフォルダーをトレーニングして、コマンドラインを開きます（右クリック、ここでgit bash）。
执行./caffe.exe train --solver = D：/software_engineer/caffe-master/examples/testImg/solver.prototxt
7.テスト（3つの方法）
1. opencv3.3 DNNモジュール（使いやすい）、コードは次のブログにありますhttps://blog.csdn.net/sinat_41852207/article/details/88197593
2.（カフェにはテスト分類ツールが付属しています）
3. Pythonプログラムを使用する
4.c ++インターフェイス
