Windows下Caffe實現圖像分類

前言：最近參加百度點石大賽，完成商家招牌的分類和檢測，把實驗過程簡單記錄下來，具體步驟以下。

環境配置：windows下的visual studio2013和caffe（cpu版本）環境搭建請看我另外一篇博客：http://www.cnblogs.com/wmr95/articles/9021748.html

下面寫寫具體實驗流程：

1.首先把比賽平臺下的數據集下載放到caffe-master路徑下data文件夾中，如圖：

首先數據提供的是train和test圖片數據及label的txt文件，具體如圖所示：

其中train文件夾下的圖片和train.txt中的內容如圖：

2.接下來根據圖片和label信息獲得lmdb格式文件train_lmdb新建一個create_lmdb.bat 文件，內容爲：

E:\caffe-master\Build\x64\Release\convert_imageset.exe --resize_height=128 --resize_width=128 --shuffle --backend="lmdb" E:\caffe-master\data\signboard\train\ E:\caffe-master\data\signboard\train.txt train_lmdb  

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簡單解釋一下，第一個顯然是你編譯好的caffe中的exe工具，第二和第三指定對圖像進行resize（由於原圖大小尺寸不一），第四個是shuffle參數，隨機打亂一下label的txt列表，第六個--backend指定生成lmdb格式（還能夠指定爲leveldb，另一種格式），第七個指定train文件夾下的圖片，第八個指定train的label信息，最後一個指定獲得的train_lmdb（這個不能添加路徑，由程序本身建立文件夾，若是提早有這個文件夾會報錯）。

執行成功截圖：

在當前路徑下獲得train_lmdb文件，如圖所示：

3.根據獲得的lmdb格式文件train_lmdb獲得均值文件

新建一個compute_image_mean.bat文件，代碼內容爲：

E:\caffe-master\Build\x64\Release\compute_image_mean.exe E:\caffe-master\data\signboard\train_lmdb mean.binaryproto
     
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具體意思大概看下就瞭解，不具體解釋了。運行成功截圖爲：

 在當前路徑下獲得的mean.binaryproto文件爲：

4.接下來就準備網絡模型的事情了（簡單舉個例子，我這裏先採用的是cifar10的網絡，接下來以這個爲例）

先將examples下的cifar10拷貝一份命名爲signboard，這裏主要用到兩個prototxt文件：

train_test.prototxt的內容須要作修改：（mean_file和source須要指定路徑，另外咱們是進行100分類，最後的output由10改成100）

這裏須要注意，由於咱們沒有獲得test_lmdb文件，這裏須要把phase的TEST部分刪除，只留下TRAIN部分。

而後再修改solver.prototxt文件：

由於訓練過程當中不包含測試集，因此這裏須要把test部分註釋，不然會出現「Unknown bottom blob 'data' (layer 'conv1',bottom index 0)」的錯誤。

錯誤截圖爲：

5.完成數據處理和網絡模型後，就能夠進行訓練模型了，在caffe-master根目錄下新建一個trian_signboard.bat文件，代碼內容爲：

.\Build\x64\Release\caffe.exe train --solver=.\examples\signboard\cifar10_quick_solver.prototxt  
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在caffe-master根目錄下執行這個.bat文件就能夠訓練了，開心的飛起~~訓練過程截圖爲：

這只是初步的把分類實驗跑起來，後期打算作數據加強和finetune操做。期待競賽有個好成績~~