这个基本上按照大神的笔记来的。

学习参考
大神不仅提供了训练图片,还有详细的训练过程,包括转换源码,非常感谢。

总的来说用caffe来训练分类,可以分为几个步骤。

  • 下载图片,生成.txt,这个txt用于转换图片格式的参数用到了
  • 把训练图片转换成lmdb格式
  • 计算图片均值
  • 修改网络参数和网络的图片路径等
  • 训练网络

大分为以上5个步骤。其实最开始三个环节都可以归类位准备数据环节。

###下载图片及生成清单###
图片来源于大神提供:
图片下载地址
caffe训练自己的图片(分类)
分为训练和测试两个文件,训练大约400个,测试100个。
每个里面都是五个分类,标签是3,4,5,6,7。
下载后将图片放在caffe的data文件夹里。

大神谢了一个脚本实现了txtx参数的生成,在评论里有大神说用python比较方便,这里提供了两种方法:
首先,在examples下面创建一个myfile的文件夹,来用存放配置文件和脚本文件。然后编写一个脚本create_filelist.sh,用来生成train.txt和test.txt清单文件。

# sudo mkdir examples/myfile
# sudo vi examples/myfile/create_filelist.sh
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编辑此文件,写入以下代码:

#!/usr/bin/env sh
DATA=data/re/
MY=examples/myfile

echo "Create train.txt..."
rm -rf $MY/train.txt
for i in 3 4 5 6 7 
do
find $DATA/train -name $i*.jpg | cut -d '/' -f3-5 | sed "s/$/ $i/">>$MY/train.txt
done
echo "Create test.txt..."
rm -rf $MY/test.txt
for i in 3 4 5 6 7
do
find $DATA/test -name $i*.jpg | cut -d '/' -f3-5 | sed "s/$/ $i/">>$MY/test.txt
done
echo "All done"
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或者编写一个py文件create_filelist.py

# sudo mkdir examples/myfile
# sudo vi examples/myfile/create_filelist.py
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编辑内容如下:

# -*- coding: utf-8 -*-

import os
data_path='data/re/'
my='examples/myfile/'
classes=[3,4,5,6,7]

def gen_txt(phase):
    f=open(my+phase+'.txt','w')
    for c in classes:
        folder=str(c)
        images=os.listdir(data_path+phase+'/')
        for img in images:
            f.write(phase+'/'+img+' '+folder+'\n')

gen_txt('train')
gen_txt('test')
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接着在caffe根目录下执行即可。

# sudo sh examples/myfile/create_filelist.sh
#或者
# sudo python examples/myfile/create_filelist.py
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成功的话,就会在examples/myfile/ 文件夹下生成train.txt和test.txt两个文本文件,里面就是图片的列表清单。
caffe训练自己的图片(分类)

###转换成lmdb格式###
使用convert_imagese来转换格式,

# sudo vi examples/myfile/create_lmdb.sh
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编写脚本内容如下:

#!/usr/bin/env sh
MY=examples/myfile

echo "Create train lmdb.."
rm -rf $MY/img_train_lmdb
build/tools/convert_imageset \
--shuffle \
--resize_height=256 \
--resize_width=256 \
/home/xxx/caffe/data/re/ \
$MY/train.txt \
$MY/img_train_lmdb

echo "Create test lmdb.."
rm -rf $MY/img_test_lmdb
build/tools/convert_imageset \
--shuffle \
--resize_width=256 \
--resize_height=256 \
/home/xxx/caffe/data/re/ \
$MY/test.txt \
$MY/img_test_lmdb

echo "All Done.."
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因为图片大小不一,因此需要统一转换成256*256大小。运行成功后,会在 examples/myfile下面生成两个文件夹img_train_lmdb和img_test_lmdb,分别用于保存图片转换后的lmdb文件。

caffe训练自己的图片(分类)

###计算均值###
图片减去均值再训练,会提高训练速度和精度。因此,一般都会有这个操作。
caffe程序提供了一个计算均值的文件compute_image_mean.cpp,可以直接使用

# sudo build/tools/compute_image_mean examples/myfile/img_train_lmdb examples/myfile/mean.binaryproto
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compute_image_mean带两个参数,第一个参数是lmdb训练数据位置,第二个参数设定均值文件的名字及保存路径。
运行成功后,会在 examples/myfile/ 下面生成一个mean.binaryproto的均值文件。

###修改训练参数及网络###
模型就用程序自带的caffenet模型,位置在 models/bvlc_reference_caffenet/文件夹下, 将需要的两个配置文件,复制到myfile文件夹内

# sudo cp models/bvlc_reference_caffenet/solver.prototxt examples/myfile/
# sudo cp models/bvlc_reference_caffenet/train_val.prototxt examples/myfile/
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我们常用到的就是这两个文件,一个是训练参数,一个是网络参数
修改其中的solver.prototxt

# sudo vi examples/myfile/solver.prototxt
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caffe训练自己的图片(分类)
主要是修改路径和训练参数,迭代两次,每次50,即可把测试用的100张照片完全覆盖

然后修改网络参数,也是修改路径

name: "CaffeNet"
layer {
  name: "data"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  transform_param {
    mirror: true
    crop_size: 227
    mean_file: "examples/myfile/mean.binaryproto"
  }
  data_param {
    source: "examples/myfile/img_train_lmdb"
    batch_size: 256
    backend: LMDB
  }
}
layer {
  name: "data"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TEST
  }
  transform_param {
    mirror: false
    crop_size: 227
    mean_file: "examples/myfile/mean.binaryproto"
  }
  data_param {
    source: "examples/myfile/img_test_lmdb"
    batch_size: 50
    backend: LMDB
  }
}
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训练和测试两个地方的参数。

网友提到需要不需要把分类的1000个改成5,目前来看,我没改好像也可。
###训练和测试###
一个命令行即可搞定

# sudo build/tools/caffe train -solver examples/myfile/solver.prototxt
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caffe训练自己的图片(分类)
使用GPU大概几分钟就 能出结果。

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