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在caffe上跑自己的数据本文介绍如何使用caffe对自己的图像数据进行分类。1?图片数据库准备由于图片数据收集比较费时，为了简单说明，我用了两类，dog和bird，每种约300张。train200张，val100张。新建一个文件夹mine，放自己的数据，在mine文件夹下新建train和val文件夹，train文件夹下新建bird和dog两个文件夹分别存放200张bird和200张dog，val文件夹里存放其他的图片用于验证。注意，图片的size要归一到相同尺寸。（256*256）?2?转换成leveldb格式在mine文件夹下新建两个txt文件：train.txt和val.txt，列出对应图片名及其标签。数据量较少的可以手动标签，数据量较大的话，可以写批处理命令，比较方便。一定要注意，train列表中的图片带相对路径名bird/*.jpg? dog/*.jpg。标签1代表bird，标签2代表dog。生成列表后，编译convert_imageset.cpp.在bin文件夹中将刚刚生成的MainCaller.exe重命名为convert_imageset.exe。做一个批处理命令将图片数据转换成leveldb格式。在caffe-windows文件夹下新建convertimage2ldb.bat。双击运行，在mine文件夹下就会出现mtrainldb文件夹。同理可得到mvalldb。这两个就是caffe需要的数据。注意，我的mine文件夹是放在data文件夹下的，在写convertimage2ldb.bat时注意你自己路径。?3 计算mean这个比较简单，上篇文章也说了。编译comput_image_mean.cpp在bin文件夹中将刚刚生成的MainCaller.exe重命名为comput_image_mean.exe。做一个computeMean.bat方便以后使用。双击运行之后在mine里面出现mimg_mean.binaryproto，这就是caffe需要的图片均值文件。?4 训练自己的网络数据集和均值文件都生成之后，训练和前面两篇文章类似。这次我直接使用的是imagenet的网络结构，几乎没怎么修改，所以我将imagenet里面的imagenet_train.prototxt、imagenet_val.prototxt、imagenet_solver.prototxt直接拷过来修改一下。imagenet_val.prototxt、imagenet_train.prototxt里面的source: mtrainldbmean_file:mimg_mean.binaryprotobatch_size: 10还有最后一层的output改为2，因为我只有两类。imagenet_solver.prototxt里面的网络参数修改：注意最后加上solver_mode:GPU。开始训练：5 实验结果由于数据量较小，训练比较快。正确率最高能达到0.87。但是最后并不收敛，4500次迭代正确率时高时低。本文只是介绍方法，还有很多参数值得推敲。