caffe訓練自己的圖片進行分類預測
搭建好caffe環境後，就需要用自己的圖片進行分類預測，主要步驟如下，主要參照http://www.cnblogs.com/denny402/p/5083300.html，感謝博主：
1、資料準備，下載待訓練的圖片集，共5類400張，測試集100張，目錄分別為data\re\train，data\re\val，新建test.txt、val.txt。
2、轉換資料為lmdb，複製create_imagenet.sh檔案，修改引數為
3、計算均值檔案，複製make_imagenet_mean.sh檔案，修改引數為
4、製作網路模型，caffe中提供了很多成熟的模型，我們先直接拿過來用，主要用bvlc_reference_caffenet下的模型，複製.\models\bvlc_reference_caffenet\目錄下的deploy.prototxt、solver.prototxt、train_val.prototxt三個檔案，首先開啟train_val.prototxt檔案，修改mean、train_lmdb、val_lmdb檔案路徑，然後修改全連線層fc8的輸出num，即分類數，
同樣開啟deploy.prototxt檔案，修改num_output為5（5個類別），然後開啟solver.prototxt，修改如下，具體引數意義在此不做說明
5、開始訓練模型，新建.sh檔案，輸入
set -e
.D:/caffe/caffe-windows/Build/x64/Release/caffe train \
–solver=D:/caffe/caffe-windows/data/re/solver.prototxt [email protected]
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cpu情況下需要訓練好幾個小時。
6、檢視訓練結果，待訓練完成後，會在相應的路徑下生成.caffemodel檔案，即我們訓練的模型，新建.sh檔案，輸入
D:\caffe\caffe-windows\Build\x64\Release\caffe.exe test –model=D:\caffe\caffe-windows\data\re\train_val.prototxt –weights=D:\caffe\caffe-windows\data\re\caffenet_train_iter_2000.caffemodel
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可以檢視模型的訓練結果，模型準確度比較低，說明網路模型沒有設計好，這裡只講流程，網路模型需要進一步的研究
7、分類預測，模型訓練完成後，就可以輸入圖片進行分類預測，在根目錄下新建.sh檔案，輸入
Build\x64\Release\classification.exe data\re\deploy.prototxt data\re\caffenet_train_iter_2000.caffemodel data\re\imagenet_mean.binaryproto data\re\test.txt data\re\val\401.jpg
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主要有6個引數，第一個是Release下生成的classification.exe檔案，第二個是預測檔案，deploy.prototxt相對於train_val.prototxt少了data層，第三個是生成的網路模型，第四個是均值檔案，第五個是類別檔案，第六個是待預測分類的圖片
識別率不是很高，需要進一步優化網路模型。
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