文件名称：python_caffe_train_test:本文主要是使用caffe python做图片识别的示例包括训练数据lmdb生成，训练，以及模型测试，
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更新时间：2024-05-21 03:42:02
Python
本文主要是使用caffe python做图片识别的示例包括训练数据lmdb生成，训练，以及模型测试，主要内容如下： 训练，验证数据lmdb生成，主要包括：样本的预处理 （直方图均衡化，resize），训练样本以及验证样本的lmdb的生成,以及mean_file mean.binaryproto生成 caffe中模型的定义，主要是修改 ，以及，还有 训练验证数据准备完成之后，就是模型的训练 得到训练模型之后，一般会进行本地测试以及从数据库获取url测试然后将结果写到数据库中 先上个的框架图，说明见图片（下面会有详细的讲解）: 下面给出最终的识别结果： 1. 训练，验证数据lmdb生成 对图片进行预处理包括直方图均衡化（Histogram equalization）以及resize到指定的大小,并生成lmdb格式，图片以及对于的标签（label） 按照一定的比例生成，训练样本lmdb以及验证
【文件预览】：
python_caffe_train_test-master
----caffe_model_test()
--------predict_from_db.py(1KB)
--------__init__.py(0B)
--------predict_base.py(2KB)
--------predict_from_local.py(924B)
----utils()
--------img_process.py(1KB)
--------DbBse.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
----caffe_model()
--------solver_1.prototxt(367B)
--------caffenet_train_val_1.prototxt(6KB)
--------caffenet_deploy_1.prototxt(3KB)
----README.md(23KB)
----caffe_train()
--------__init__.py(0B)
--------caffe_train.py(579B)
----run_images()
--------caffe_traintxt_2.jpg(36KB)
--------caffe_traintxt_3.jpg(34KB)
--------create_lmdb_2.jpg(123KB)
--------img_url_2.jpg(128KB)
--------caffe_traintxt_4.jpg(30KB)
--------mean_2.png(33KB)
--------caffe_traintxt_1.jpg(82KB)
--------sql_ret.png(22KB)
--------input_data_1.jpg(136KB)
--------deploy_txt.jpg(28KB)
--------predict_from_db_2.jpg(266KB)
--------caffe_model_dir.jpg(88KB)
--------train_process_!.png(65KB)
--------label_dir_1.jpg(14KB)
--------predict_base_1.jpg(94KB)
--------predict_from_local_1.jpg(211KB)
--------img_url_2 (2).jpg(147KB)
--------lmdb_img_1.jpg(186KB)
--------predict_from_db_1.jpg(118KB)
--------mean_1.png(206KB)
--------code_framework_1.jpg(180KB)
--------caffe_triaintxt_5.jpg(23KB)
--------label_dir_2.jpg(55KB)
----train_data_generate()
--------create_mean_binaryproto.py(567B)
--------__init__.py(0B)
--------create_lmdb.py(4KB)