Caffe 案例mnist

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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