使用darknet训练分类器

参考：https://pjreddie.com/darknet/train-cifar/

1、在工程目录下新建labels.list，classifier 中train函数路径为了一致也要改动。labels.list内容如下：

n00

n01

n02

2、在cfg文件夹下新建imagenet1k.data，用于指示路径等信息，内容如下：

3、在工程项目目录下建立train文件夹，存放所训练的数据，数据名称包括两部分，第一部分是类别，第二部分是名称的随机取值。

注意：一幅图像名称的第一部分不能是任何图像第一部分的任意子集，也不能出现类别和名称不匹配的情况，否则出现以下错误：

4、撰写网络结构，举例如下：

5、训练

./darknet classifier train cfg/imagenet1k.data cfg/darknet19.cfg

训练状态如下是正常，否则继续找问题：

6、测试

./darknet classifier predict cfg/cifar.data cfg/cifar.cfg cifar.weights 002.png 2

7、验证

./darknet classifier valid cfg/imagenet1k.data cfg/extraction.cfg extraction.weights

使用valid 去前向运算，输出top 1 top 2的值。

注： 最好还是参见官网的分类。