深度学习Caffe实战（9）Windows 平台caffe用MATLAB接口实现训练网络和测试

上一篇介绍了网络协议中各个参数的作用，知道了各个参数的作用，想必应该可以尝试修改网络结构了。前几篇博客介绍的都是用命令行训练和测试网络，这篇博客介绍如何用MATLAB接口实现训练和测试网络，window平台下caffe使用者本来就少，这方面的资料更少了，下一篇博客介绍如何利用MATLAB提取特征和可视化feature map。话不多说，我们开始train1、MATLAB实现卷积神经网络训练 打开M

【caffe-matlab】使用matlab训练caffe及绘制loss

前言 此博客主要介绍如何利用matlab一步一步训练caffe模型，类似使用caffe.exe 的train命令。 国际惯例，参考博客： http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/interfaces.html http://www.cnblogs.com/denny402/p/5110204.html 抱怨一下：matlab的教程是真少哇

Caffe学习笔记1：linux下建立自己的数据库训练和测试caffe中已有网络

本文旨在linux下建立自己的数据库，并在次基础上训练和测试caffe中已有网络。

【caffe学习笔记之7】caffe-matlab/python训练LeNet模型并应用于mnist数据集（2）

【案例介绍】 LeNet网络模型是一个用来识别手写数字的最经典的卷积神经网络，是Yann LeCun在1998年设计并提出的，是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一，其论文是CNN领域第一篇经典之作。本篇博客详细介绍基于Matlab、Python训练lenet手写模型的案例，作为前几次caffe深度学习框架的阶段性总结。 【生成均值文件】 接上回，mnist数据集生成lev

caffe实现Alexnet网络结构（利用自己的数据）

1.新建测试集和校验集的txt文档 文档内容为：路径+标签 2.修改网络参数，输入数据格式改为图片格式（默认格式为lmdb） 3.执行脚本文件，开始运行 备注：如果使用均值文件，需要输入图片的大小为256*256 1.新建测试集和校验集的txt文档 文档内容为：路径+标签 1.1在data/目录下，新建mydata文件夹； 1.2在mydata文件夹中新建两个文件夹trai

Matlab caffe 具体使用方法

Matlab caffe 具体使用方法 caffe 的matlab接口网络上的资料比较少，这里把几个基本的操作简单介绍，主要包括： classification_demo的简单介绍 卷积核的显示 各层数据的显示 classification_demo的简单介绍 本文的前提是要编译好caffe的matlab接口，这个问题网上有很多的博文介绍，我觉得我不能够比他们说的更清...

caffe 分类任务中训练与测试网络命令格式

1、训练网络是的指令（该命令为迁移已有的Alexnet权重，如若从头训练则可将--weight字段去掉即可） TOOLS=./build/tools                                                                                                           $TOOLS/caffe tra

caffe调用已生成的模型，测试（Linux）

点击打开链接 在Linux下面，如何调用caffe已经训练好的模型进行测试 如上图 ，就是build/tools/caffe.bin文件，上图就有它的指令介绍。 在MNIST调用已经训练好的模型，测试。 这个测试，假定可能是新加入的测试集，还是按照原来的需求转换，存放数据到指定的位置。 ./build/tools/caffe.bin test -model=examples/mnis

Ubuntu16.04下 用Caffe训练自己的网络和模型并测试

1.准备图片（训练太久就不放那么多图片了）在caffe根目录下data中新建文件夹6class（意思是6类），在6class文件夹下新建两个文件夹train和val。train用来存放训练的图片，在train文件夹下新建6个文件夹0-5 。图片有6类，杯子（文件夹0）、书包（文件夹1）、电脑（文件夹2）、猫（3）、狗（4）、鸭子（5），每类10种。网上下载下来的图片名字都很乱  所以三步大法：打开...

DeepLearning（基于caffe）实战项目（4）--Matlab测试训练好的model

好了，现在我们已经训练好自己的model，如何用这个model去预测我们待测样本的标签，就成了一个需要解决的问题。        这里我们主要说的是Matlab程序调用训练好的model来预测标签。但是在说这个之前，有必要说说如何用caffe文件中的classification.exe