一.单个图片进行分类 这个比较简单,在*.bat文件中输入以下代码: @echo off set BIN_DIR=D:\caffe\caffe-windows\Build\x64\Release set DEPLOY_DIR=D:\gaokun\caffe_train_test_tool set CAFFEMODEL_DIR=D:\ChineseCharacterdata\caffemodel\HCL_1_800_HWDB_Train_3232 set MEAN_DIR=D:\ChineseCh
Caffe Model Zoo 许多的研究者和工程师已经创建了Caffe模型,用于不同的任务,使用各种种类的框架和数据.这些模型被学习和应用到许多问题上,从简单的回归到大规模的视觉分类,到Siamese networks for image similarity,到语音和机器人技术应用. 为了帮助分享这些模型,我们介绍model zoo 构架(framework): 打包Caffe模型信息的标准格式. 从Github Gists上传和下载模型,下载训练好的Caffe模型的二进制包的工具. A c
本篇文章主要记录的是人脸检测数据源制作与ALEXNET网络训练实现检测到人脸(基于caffe). 1.数据获取 数据获取: ① benchmark是一个行业的基准(数据库.论文.源码.结果),例如WIDER Face.FDDB ② 优秀论文,通常实验阶段都会介绍它所使用的数据集,公开数据集可以下载.申请数据集的时候,最后使用学校的数据集. ③ 论坛或者交流社区:如thinkpace ④ 数据规模,越大越好 如本实验中4w多 二分类数据:第一类人脸,第二类非人脸 人脸数据:路径/xxx.jpg