参考网站：

http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5909121.html （linux下）

http://www.mamicode.com/info-detail-1338521.html （windows下）

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5082341.html (最简单明了的例子)

http://www.2cto.com/kf/201607/527860.html (mnist数据格式与lmdb转换代码分析)

http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb (官网教程python做分类)

  1. 生成txt图片文件列表清单

http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/51613304 (标签制作)

  1. 调用convert_imageset.sh进行转换

创建可执行文件create_imagenet_train.bat

  1. ..\..\Build\x64\Release\convert_imageset.exe
  2. --resize_height=256
  3. --resize_width=256 #缩放
  4. --shuffle #打乱顺序
  5. F:\ImageDatabase\GoogleImage\GoogleImage-small\ #图像路径
  6. D:\Dev\caffe-master\examples\googleimages\train.txt #标签路径
  7. F:\ImageDatabase\GoogleImage\lmdb\googleimagessmall_train_lmdb #目标路径，不可存在
  8.  
  9. Pause #暂停

同理create_imagenet_val.bat

  1. 计算均值文件

创建批处理文件compute_mean.bat

  1. ..\..\Build\x64\Release\compute_image_mean.exe
  2. F:\ImageDatabase\GoogleImage\lmdb\googleimagessmall_train_lmdb #train lmdb路径
  3. D:\Dev\caffe-master\examples\googleimages\mean.binaryproto #输出路径
  4.  
  5. Pause

四、文件清单

Caffe将自己的文件生成lmdb

将lmdb文件、mean文件、label文件等放到合适位置

配置网络配置文件中的路径，即可进行训练