本文介紹如何使用caffe對自己的圖像數據進行分類。

1?圖片數據庫準備

由于圖片數據收集比較費時，為了簡單說明，我用了兩類，dog和bird，每種約300張。train200張，val100張。

新建一個文件夾mine，放自己的數據，在mine文件夾下新建train和val文件夾，train文件夾下新建bird和dog兩個文件夾分別存放200張bird和200張dog，val文件夾里存放其他的圖片用于驗證。注意，圖片的size要歸一到相同尺寸。（256*256）

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2?轉換成leveldb格式

在mine文件夾下新建兩個txt文件：train.txt和val.txt，列出對應圖片名及其標簽。

數據量較少的可以手動標簽，數據量較大的話，可以寫批處理命令，比較方便。

一定要注意，train列表中的圖片帶相對路徑名bird/*.jpg? dog/*.jpg。標簽1代表bird，標簽2代表dog。

生成列表后，編譯convert_imageset.cpp.

在bin文件夾中將剛剛生成的MainCaller.exe重命名為convert_imageset.exe。做一個批處理命令將圖片數據轉換成leveldb格式。

在caffe-windows文件夾下新建convertimage2ldb.bat。

雙擊運行，在mine文件夾下就會出現mtrainldb文件夾。

同理可得到mvalldb。這兩個就是caffe需要的數據。

注意，我的mine文件夾是放在data文件夾下的，在寫convertimage2ldb.bat時注意你自己路徑。

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3 計算mean

這個比較簡單，上篇文章也說了。編譯comput_image_mean.cpp

在bin文件夾中將剛剛生成的MainCaller.exe重命名為comput_image_mean.exe。做一個computeMean.bat方便以后使用。

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雙擊運行之后在mine里面出現mimg_mean.binaryproto，這就是caffe需要的圖片均值文件。

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4 訓練自己的網絡

數據集和均值文件都生成之后，訓練和前面兩篇文章類似。這次我直接使用的是imagenet的網絡結構，幾乎沒怎么修改，所以我將imagenet里面的imagenet_train.prototxt、imagenet_val.prototxt、imagenet_solver.prototxt直接拷過來修改一下。

imagenet_val.prototxt、imagenet_train.prototxt里面的

source: "mtrainldb"

mean_file:"mimg_mean.binaryproto"

batch_size: 10

還有最后一層的output改為2，因為我只有兩類。

imagenet_solver.prototxt里面的網絡參數修改：

注意最后加上solver_mode:GPU。

開始訓練：

5 實驗結果

由于數據量較小，訓練比較快。正確率最高能達到0.87。但是最后并不收斂，4500次迭代正確率時高時低。本文只是介紹方法，還有很多參數值得推敲。

原文地址：http://blog.csdn.net/u012878523/article/details/41698209

總結

以上是生活随笔為你收集整理的在caffe上跑自己的数据的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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