采用caffe的model在自己的数据上面进行 fine-tuning

   学了caffe的基本构架以后,想采用caffe的model在自己的数据库上面进行fine-tuning.

   我的主要工作还是做图像分类,所以我没有修改caffe的构架。

  (1)只是将最后的输出1000改为了14,同时把train和val中的fc8全部改为一个自定义的名字,如fc-ft,这个名字随

便自己定义。

  (2)用自带的create_imagenet.sh脚本生成训练和验证数据,用make_imagenet_mean.sh生成均值文件;

  (3)编写运行脚本,finetune.sh:并且注意自己的相关文件的路径。   

#!/usr/bin/env sh

TOOLS=../../build/tools

GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/finetune_net.bin std_solver.prototxt caffe_reference_imagenet_model 

echo "Done."
  (4)./finetune.sh,即可。

你可能感兴趣的:(deep,learning)