Caffe学习系列（四）之-训练自己的模型

本文章记录了我将自己的数据集处理并训练的流程，帮助一些刚入门的学习者，也记录自己的成长，万事起于忽微，量变引起质变。

正文：

一、流程

　　1)准备数据集

　　 2)数据转换为lmdb格式

　　 3)计算均值并保存（非必需）

　　4)创建模型并编写配置文件

　　5)训练和测试

二、实施

（一）准备数据集

在深度学习中，数据集准备往往是最难的事情，因为数据涉及隐私、商业等各方面，获取难度很大，不过有很多科研机构公布了供学习使用的数据集，我们可以在网上下载。还有一种获取的途径是论文，查阅国内外相关的论文，看他们是如何获取到数据集的，我们也可以使用他们所采用的数据集。

我要训练的模型是人脸识别，训练的数据集是在网上下载的，经过整理，在我的网盘可以下载：http://pan.baidu.com/s/1jIxCcKI

（二）数据转换为lmdb格式

生成lmdb格式的文件通过脚本来实现，这就需要我们自己编写脚本文件，这里遇到了一些坑，首先使用vim创建脚本文件create1.sh

#!/usr/bin/env sh
DATA=AR1
MY=newfile
echo "Create train.txt..."
rm -rf $MY/train.txt
for i in 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
do
find $DATA/train/$i -name *.pgm|cut -d '/' -f2-4 | sed "s/$/ $i/">>$MY/train.txt
done
echo "Create test.txt..."
rm -rf $MY/test.txt
for i in 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
do
find $DATA/test/$i -name *.pgm|cut -d '/' -f2-4 | sed "s/$/ $i/">>$MY/test.txt
done
echo "All done"

这个脚本文件中，用到了rm,find, cut, sed,cat等linux命令。

rm: 删除文件

find: 寻找文件

cut: 截取路径

sed: 在每行的最后面加上标注。本例中将找到的*cat.jpg文件加入标注为1，找到的*bike.jpg文件加入标注为2

cat: 将两个类别合并在一个文件里。

执行这个脚本：

sh data/face/create1.sh

成功的话就会在newfile文件夹里生成train.txt和test.txt文件，比如

Caffe学习系列（四）之--训练自己的模型

f2-4的含义是选取以“/”而分隔开的第2至第4部分

接着再编写一个脚本文件，调用convert_imageset命令来转换数据格式。

vim lmdb.sh

#!/usr/bin/env sh
MY=data/face/newfile
echo "Create train lmdb.."
rm -rf $MY/img_train_lmdb
build/tools/convert_imageset --shuffle 
--resize_height=256 
--resize_width=256 
/home/zyf/ygh/project/caffe/data/face/AR1/ $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/zyf/ygh/project/caffe/data/face/AR1/ 
$MY/test.txt 
$MY/img_test_lmdb
echo "All Done.."

我统一转换成256*256大小。

sh lmdb.sh

运行成功后，会在 newfile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。

（三）计算均值并保存（非必需）

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，我们直接使用就可以了

build/tools/compute_image_mean data/face/newfile/img_train_lmdb data/face/newfile/mean.binaryproto

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 newfile/ 下面生成一个mean.binaryproto的均值文件。

（四）创建模型并编写配置文件

模型里面的数据

data_param {
    source: "data/face/newfile/img_train_lmdb"
    backend:LMDB
    batch_size: 128
  }


transform_param {
     mean_file: "data/face/newfile/mean.binaryproto"
     mirror: true
  }

这其中的source和mean_file的路径要改成前面你自己生成的文件目录，其余的不需要修改，我这里采用的是网上训练精度不错的一个网络，具体下载可以转到百度云：链接

其中的train_val.prototxt是训练网络

然后修改其中的solver.prototxt

net: "data/face/train_val.prototxt"
test_iter: 10
test_interval: 100

base_lr: 0.001
lr_policy: "step"
gamma: 0.95
stepsize:  100
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0005

display: 100
max_iter:  5000
snapshot:  5000
snapshot_prefix: "data/face"
solver_mode: GPU
device_id:0
#debug_info: true

其中test_iter: 10，test_interval: 100，一千张图片每次测试100张，10次就都可以覆盖了。。在训练过程中，调整学习率，逐步变小。

（五）训练和测试

如果前面都没有问题，数据准备好了，配置文件也配置好了，这一步就比较简单了。

build/tools/caffe train -solver data/face/solver.prototxt

直接训练即可，可以实时在命令行下查看其精度与loss。

待续。。。

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