文件名称：Feature-Extraction-with-Caffe
文件大小：71.56MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-31 18:47:48
Python
使用Caffe进行特征提取 使用caffe进行特征提取的简单python代码 包括一些示例，使用scikit-learn对进行分类 依存关系 Caffe，Python 2，NumPy，scikit-learn，matplotlib 安装 通过此脚本将模型文件下载到caffe / models / bvlc_reference_caffenet /和其他相关文件 $ ./data/ilsvrc12/get_ilsvrc_aux.sh 如下修改deploy.prototxt文件 $ cp models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt models/bvlc_reference_caffenet/deploy_feature.prototxt deploy_feature.prototxt # line 152 layer {
【文件预览】：
Feature-Extraction-with-Caffe-master
----classify_rforests.py(1KB)
----classify_svm.py(1KB)
----LICENSE(1KB)
----examples()
--------test_labels.npy(5KB)
--------staffordshire_bull_terrier_13.jpg(143KB)
--------train_features.npy(58.59MB)
--------svm_cmatrix.png(25KB)
--------test_filenames.npy(41KB)
--------train_filenames.npy(125KB)
--------train_labels.npy(15KB)
--------american_pit_bull_terrier_44.jpg(142KB)
--------svm_gridsearch.png(18KB)
--------keeshond_3.jpg(100KB)
--------test_features.npy(19.38MB)
--------class_names.npy(730B)
----README.md(4KB)
----create_database.py(2KB)
----classify_grid_search_svm.py(2KB)
----feature_extract.py(2KB)
----classify_grid_search_rforests.py(2KB)