Caffe-使用C++的分类接口

     在训练完一个模型之后，如果想利用现有的模型文件、网络参数文件去分类测试一张图片，caffe给出了C++的接口，其c++代码在 examples/cpp_classification/clssification.cpp 。为了简单，这个例子不支持一个样本的过采样和多个独立样本的批量处理。

     分类的例子被建立于 examples/classification.bin在BIN文件中。

     分类时使用C++的API需要输入这么几个文件：

一个是model_file（模型文件），一个是trained_file（已训练好的文件），一个是均值文件（mean_file），还有一个是标签文件（label_file），最后再输入需要分类的图片即可。

在最开始时，使用

./build/examples/cpp_classification/classification.bin \ 然后在后面加入相应得文件

第一个文件就是网络参数文件，一般以 .prototxt后缀名结束。（有的时候注意一下可能需要修改输入图片的数量和通道数等）

第二个文件就是训练好的模型文件，一般以 .caffemodel后缀名结束。

第三个文件是用来计算输入图像的均值的，一般以 .binaryproto后缀名结束。

第四个是标签文档， 一般以 .txt后缀名结束。里面放着分类的标签。

第五个文件就是输入想要分类测试的图片。最好写以caffe文件后的目录全名。

注意：在输入代码时，需要在caffe根目录下输入这些，然后所有的文件都要加上在caffe根目录下的文件路径。