用caffe进行图片检索

 

 

 

1.图片的处理

输入：将自己的图像转换成caffe需要的格式要求：lmdb 或者 leveldb 格式

这里caffe有自己提供的脚本：create_minst.sh

转换训练图片和验证图片的格式，运行脚本以后生成对应的：***_train_Imdb 文件夹，***_val_Imdb文件夹

 

在此注意的是 数据的标注：

create_minst.sh里的输入是train.txt 和val.txt (这两个文件分别保存的是：训练train图片的路径以及标签,还有验证val图片的路径和标签 )

格式如下：

在create_imagenet.sh注意要写好train.txt与val.txt的文件路径

 

2. 编写配置文件并训练模型

配置文件有两个：1.参数的配置文件solver_**.prototxt(这里可以修改迭代的次数，步率以及其他内容，我只修改了迭代次数)

              　　　 2.训练网络的配置文件：train_CIFAR10_48.prototxt,test_CIFAR10_48.prototxt

在train_CIFAR10_48.prototxt这里的source 就是我们之前转换好的caffe对应的训练图片的leveldb文件夹,同理test_CIFAR10_48.prototx

在这里需要注意的是meanfile是均值文件，他可以提高你的训练准确率。我这里没有自己生成均值文件,而是用的ilsvrc12库的均值文件~

接下来运行训练的脚本：train.sh

脚本内容如下： 这里指定了了参数配置文件solver_CIFAR10_48.prototxt  

还有一个值得提一句的是：bvlc_reference_caffenet.caffemodel这是一个与训练模型，需要提前下载好。 gpu -1是用cpu，

../../build/tools/caffe train -solver  solver_CIFAR10_48.prototxt -weights ../../models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel -gpu -1 2>&1 | tee log.txt

运行完以后会生成model文件：例子中我训练500次。

 

3.利用model来测试

这里有脚本文件：run_*.m

top_K代表匹配出几个相似图片 如果只想要匹配出最最相似的top_k=1

接下来的路径按照自己的路径填写。

 强调的是:test_file_list存储的是要进行预测的图片路径，

test_label_list存储的是预测图片的正确答案(因为如果要求准确率，需要这个文件，如果不需要的话就忽略吧注释掉，然后把算精确率的代码注释掉就ok了)

train_file_list就是你的图片集，预测图片在这个图片集里寻找与 它最最匹配的picture