0. 转到caffe源码根目录
cd caffe_windows
1.获取数据
.datamnistget_mnist.sh
2.解压数据
修改脚本:
.examplesmnistcreate_mnist.sh
3.计算均值
计算训练集均值:
.Buildx64Releasecompute_image_mean.exe .examplemnistmnist_train_lmdb .examplemnistmean.binaryproto
4.训练数据
修改.examplesmnistlenet_train_test.prototxt文件
训练数据集:
.Buildx64Releasecaffe.exe train --solver=examplesmnistlenet_solver.prototxt
5.测试
.Buildx64Releasecaffe.exe test --model=examplesmnistlenet_train_test.prototxt -weights=examplesmnistlenet_iter_10000.caffemodel -gpu=0
6.使用模型识别自己的字符图片
构造数据集:.examplesmnistinarybmp,其中binarybmp是10幅0~9数字的二值图像。
写标签:.examplesmnistsynset_words.txt
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
使用模型进行分类:
.Buildx64Releaseclassification.exe .examplesmnistlenet.prototxt .examplesmnistlenet_iter_10000.caffemodel .examplesmnistmean.binaryproto .examplesmnistsynset_words.txt .examplesmnistinarybmp0.bmp
参考:http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/52217772