如何获取用于分类挑战的ImageNet ILSVRC 2012数据？
ImageNet ILSVRC 2012数据是一个广泛用于图像分类挑战的数据集，包含超过100万张图像，涵盖1000个不同类别。获取该数据集可以按照以下步骤进行：
- 访问ImageNet官方网站：http://www.image-net.org/。
- 注册一个账号并登录。
- 在网站上导航至"Downloads"（下载）页面。
- 在下载页面中，找到"ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2012 (ILSVRC2012)"（ImageNet大规模视觉识别挑战2012）数据集。
- 点击下载链接，根据提示完成下载。
需要注意的是，ImageNet ILSVRC 2012数据集非常庞大，总大小超过150GB。因此，在下载过程中可能需要耐心等待，并确保你有足够的存储空间来存储整个数据集。
对于ImageNet ILSVRC 2012数据集的应用场景，它可以用于图像分类、目标检测、图像分割等计算机视觉任务的训练和评估。通过使用该数据集，可以帮助开发者和研究人员在图像识别领域取得更好的性能。
腾讯云提供了一系列与图像处理和人工智能相关的产品和服务，可以帮助用户处理和分析ImageNet ILSVRC 2012数据集。以下是一些推荐的腾讯云产品和产品介绍链接：
- 腾讯云图像识别（https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition）：提供了丰富的图像识别能力，包括图像分类、目标检测、图像分割等功能。
- 腾讯云人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）：提供了多种人工智能相关的服务，包括图像处理、自然语言处理、语音识别等。
- 腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）：提供了可靠、安全的云存储服务，适合存储和管理大规模的图像数据集。
- 腾讯云GPU服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm/gpu）：提供了强大的GPU计算能力，适合进行深度学习和图像处理等计算密集型任务。
通过结合腾讯云的产品和服务，开发者可以更高效地处理和分析ImageNet ILSVRC 2012数据集，并实现各种图像分类挑战的应用。
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我想看看我是否能复制一些图像网络的结果。但是，我无法在ILSVRC 2012 (或以后的)分类挑战中找到用于培训/测试的数据(URL列表)。我只找到了http://www.image-net.org/download-imageurls。
2012年(或以后的) ImageNet ILSVRC分类挑战使用的数据在哪里？
浏览 0提问于2016-09-05得票数 9
4回答
关于如何加载Imagenet数据，我有两个问题。我下载了ILSVRC2012验证集(因为培训集太大)，但我有两个问题。
我不明白怎么才能找到标签。只有jpeg文件具有像"ILSVRC2012_val_00000001.JPEG“这样的文件名，但是没有标签。我怎么才能找到他们？
据我所知，Imagenet使用224 * 224像素图像，问题只是“分类”而不是“检测”，但是ILSVRC2012集有更多和不同的像素大小。那么，我如何才能得到224 * 224像素的合适框呢？
浏览 0提问于2016-11-22得票数 17
1回答
这里's描述了ILSVRC 2016 of ImageNet的数据使用情况。
Data Image Label Changed Release_Time
-----------------------------------------------------------------
training 1,200,000 1,000 no always public
validation 50,000 1,000 some upon registration
tes
浏览 0提问于2016-08-28得票数 2
我正在使用预训练的图像分类器来评估输入数据处理。我下载了ImageNet ILSVRC2014 CLS-LOC验证数据集作为基础。我需要知道图像的实际类别来评估我的治疗方法(需要检测正确的分类)。在2014工具包中有一个ILSVRC2014_clsloc_validation_ground_truth.txt文件，根据自述文件，它应该包含数据集中50,000个图像的类标签(以ID:s的形式)。文件中有50000个条目/行，所以到目前为止一切似乎都很好，但我还需要相应的语义类标签/名称。 我在网上的几个地方找到了这些，它们似乎是连贯的(1000门课)。但后来我看了看第一张图片，它是一条蛇，第一
浏览 34提问于2019-04-10得票数 1
2回答
重要的CNN架构
、、
你应该知道哪些重要的CNN架构？在ImageNet ILSVRC挑战中，CNN的架构做得很好吗？哪些CNN架构是转移学习的好候选者？
浏览 0提问于2017-08-26得票数 0
我已经从ImageNet ILSVRC2012下载了图像数据，并保存到了这个站点上的硬盘：。我在研究OSX。当我执行tar -xvf ILSVRC2012_img_train.tar时，会出现以下错误：
x n01729977.tar: Truncated tar archive
tar: Error exit delayed from previous errors.
有人知道怎么修吗？我试图通过网站直接下载这个同步，但是当我再次使用tar -xvf ILSVRC2012_img_train.tar时，我也遇到了同样的问题。谢谢
浏览 1提问于2016-03-23得票数 0
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我正在尝试在Caffe中运行imagenet示例。在这个()页面上，他们说
We assume that you already have downloaded the ImageNet training data and validation data, and they are stored on your disk like:
/path/to/imagenet/train/n01440764/n01440764_10026.JPEG
/path/to/imagenet/val/ILSVRC2012_val_00000001.JPEG
我在哪里可以找到这些数据？
浏览 2提问于2017-07-06得票数 1
我想在本地GPU服务器上的imagenet2012数据集上培训一个imagenet2012模型，确切地遵循Tensorflow官方页面：，但是，我不知道如何准备imagenet2012培训和验证数据集，这样我就可以这样开始培训了：
python3 classifier_trainer.py \
--mode=train_and_eval \
--model_type=resnet \
--dataset=imagenet \
--model_dir=$MODEL_DIR \
--data_dir=$DATA_DIR ??? \ # ----------> HOW TO
浏览 6提问于2021-03-21得票数 1
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1回答
ImageNet大型视觉识别挑战2015 (ILSVRC2015)推出了一个新的数据集，称为视频对象检测(VID)。
因此，我去ILSVER2015网站，并试图找到数据集。
但我找不到。有人能告诉我数据集在哪里吗？
浏览 14提问于2017-06-23得票数 6
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当我读那本深造的书时，我偶然发现了“前五错误率”。我想知道它到底是关于什么的，它是如何在ILSVRC (ImageNet大规模视觉识别挑战)中被评估的？
浏览 0提问于2018-04-27得票数 3
我试着用caffe来训练一个网络，但是我得到了一个没有发现的文件例外：
I0111 11:19:27.339706 5151 layer_factory.hpp:76] Creating layer data
I0111 11:19:27.340117 5151 net.cpp:106] Creating Layer data
I0111 11:19:27.340126 5151 net.cpp:411] data -> data
I0111 11:19:27.340154 5151 net.cpp:411] data -> label
I0111 11:19:27.340
浏览 1提问于2017-01-11得票数 2
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2回答
我使用这段代码加载我的网络：
net = caffe.Classifier(MODEL_FILE, PRETRAINED,
mean=np.load(caffe_root + 'python/caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.npy').mean(1).mean(1),
channel_swap=(2,1,0),
raw_scale=255,
image_dims=(256, 256))
我有三条怀
浏览 2提问于2015-11-17得票数 2
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我刚接触imagenet和ILSVRC数据集。
在我之前的研究中，我经常使用k-折验证来避免过度拟合，但对于ILSVRC数据集，训练、val和测试数据集似乎已经被拆分了。
但我没有找到任何解释他们如何拆分数据集的文档。
这个问题有什么网站或论文吗？
谢谢!
浏览 0提问于2017-09-28得票数 1
1回答
我已经被ImageNet网站授权下载图像数据。该页显示：
您已获准通过我们的站点访问整个ImageNet数据库。通过这样做，您将同意访问的条件。
下载为一个tar文件
完整的ImageNet数据当前不可用。可以获得ILSVRC的数据。
MD5：.。
但这两个链接都显示"OOPS url无效“。打开的时候。(这绝对不是因为我的网页或浏览器的问题。我可以通过ImageNet网页风格的一致性来判断这一点。我想这些链接太旧了，移到了其他的urls上，但是他们的网站并没有立刻更新)
我有两个问题要问。
(1)在哪里以及如何下载ImageNet数据(以及它们的标签，用于分类任务)？
(2)为了
浏览 8提问于2021-01-12得票数 7
1回答
我想知道如何定义或表示一个负的训练集，如果我想要训练一个经过预先训练的模型，比如AlexNet on ILSVRC12 (或ImageNet)数据集的二进制分类器。我现在想的是选一个与消极训练无关的课程，而把一个相关的课程作为积极的训练。有什么更好的方法更优雅吗？
浏览 4提问于2017-03-06得票数 0
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1回答
我是机器学习的新手，正在准备一个使用caffe框架的人脸检测模型。我已经创建了我的数据库，对它进行了排序。我已经创建了具有三元分类和图像类的train.txt和val.txt，并相应地在各自的存储库中移动了图片。
现在，当我为训练准备数据库时，我无法成功地转换lmdb文件夹。我总是遇到问题。
首先，我认为我的路径是不正确的，但我尝试了所有的事情，但仍然遇到了错误。下面是错误和代码的图片。
有人能帮我解决这个问题吗？
我运行以下脚本来创建lmdb (sh examples/FaceDetection/create_lmdb.sh)
#!/usr/bin/env sh
# Crea
浏览 18提问于2019-12-26得票数 0
我目前使用的是由Lasagne库提供的VGG-S预训练卷积神经网络，来自以下。
我下载了ILSVRC2012的验证数据集，以便执行分类任务，但我发现在文件ILSVRC2012_devkit_t12_v2/data/ILSVRC2012_validation_ground_truth.txt中找到的基本真实值并不与VGG-S网络的所有输出值(softmax值)匹配。
例如:最后一个图像ILSVRC2012_val_00050000.JPEG，它显然是一只骆驼，vgg-s输出标签n°355 (骆驼)，而在文件中找到的地面真实标签是n°186 (诺里奇梗)。
索引到标签与此相同。
有人能告诉我我哪里
浏览 7提问于2017-03-02得票数 2
Caffe "ImageNet“是否支持.jpg或.bmp图像作为输入？在ILSVRC2012中，我只看到.JPEG文件。我试着在.jpg和.bmp文件上训练模型(对每种类型都有不同的训练)，但是没有给出合理的结果。
浏览 2提问于2016-08-04得票数 0
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1回答
Caffe中的目录结构和标签
、、、、
我想检查一下我在整理文件夹和标签时对Caffe方式的理解是否正确。
我的火车目录结构如下：
~/Documents/software_dev/caffe/data/smalloffice/images/train
a_person
not_a_person
train.txt
其中a_person和not_a_person都是目录。
我的train.txt文件如下所示：
train.txt:
----------
not_a_person/1_rotated.jpg 0
not_a_person/2_rotated.jpg 0
not_a_person/3_rotated.jpg 0
n
浏览 11提问于2017-03-02得票数 2
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ILSVRC 2012小分类数据集未按文件夹分隔，也没有标签文件。如何获得训练集的标签？
我在nonpub下载页面上试过了，但是已经不存在了，我试过了，但是他们的文件名没有synset id。
浏览 1提问于2019-11-07得票数 0
我想对日常照片进行分类，简单地分为餐、人、宠物、风景、旅游等。我发现图像分类模型都是基于数据集(如ImageNet2012 )的，这些模型的输出都是对象预测，偏离了我的要求。什么样的模型和数据集能满足我的需求？或者，除了神经网络，甚至除了机器学习之外，还有其他方法吗？
浏览 4提问于2020-12-11得票数 0
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我下载了这里提供的官方resnet50模型：。我需要这个模型的tflite量化版本，因此我将模型转换为tflite格式，如下所示：
toco --output_file /tmp/resnet50_quant.tflite --saved_model_dir <path/to/saved_model_dir> --output_format TFLITE --quantize_weights QUANTIZE_WEIGHTS
在此之后，我想我应该运行来验证这个模型的准确性是否合理。虽然看起来我遇到了以下问题：
bazel run -c opt --copt=-march=nati
浏览 0提问于2018-10-12得票数 0
1回答
我从image-net.org下载了ILSVRC2012_img_train.tar文件。它完全下载了，即137 It。它应该有大约1000个tar文件。但是，当我使用以下命令解压该文件时，我只得到372个tar文件(~56 get )
mkdir train && mv ILSVRC2012_img_train.tar train/ && cd train
tar -xvf ILSVRC2012_img_train.tar && rm -f ILSVRC2012_img_train.tar
我做错了什么？
附注:我也尝试过通过7zip解压(在W
浏览 64提问于2017-02-19得票数 0
我在数字上训练了一个神经网络模型，它似乎在那里运行得很好。
然后，我导出了经过训练的模型文件，并将它们复制到运行标准caffe web演示的不同系统中。我希望能够插入这些文件并让它们在Caffe中运行，但我得到了一个错误。
具体来说，我将模型复制到bvlc_reference_caffenet.caffemodel中，将deploy.prototxt复制到deploy.prototxt中，将mean.binaryproto复制到ilsvrc_2012_mean.npy文件中。但是，当我尝试运行它时，它似乎与错误消息所指示的mean.binaryproto文件的格式不同：
IOError: Fa
浏览 1提问于2015-07-25得票数 2
我正在使用keras的ImageDataGenerator中的flow_from_directory来训练我的卷积神经网络。我从下载了ILSVRC2012镜像，正在尝试训练和验证我的网络。training文件夹将图像分类到相应的文件夹中，但验证图像没有分类到文件夹中，这使我无法使用flow_from_directory来测试验证的准确性。有没有简单的方法将验证数据分类到相应的文件夹中？
浏览 5提问于2017-07-25得票数 2
在我的实验中，我想在imagenet数据集上训练我的自定义模型。为了简单起见，我对10/100类分类任务感兴趣。但是，从imagenet上直接下载tfds数据集需要在硬盘上占用大量空间。有什么解决办法，我们可以子集imagenet数据集，以便子设置的imagenet数据集可以适应10/100类分类任务？有人知道有什么办法能让这一切发生吗？知道吗？
一般来说，cifar10、cifar100很容易使用TensorFlow的functional。但是，在我的实验中，我想在imagenet上训练我自己的模型。我希望避免直接下载imagenet数据集，相反，我想要一些较少的计算方法，这样我就可以在子设
浏览 3提问于2021-02-20得票数 5
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对于为我的实验提取VGG16 16/VGG16 19特性，我有一个疑问。
预先培训的VGG16和VGG19模型已经在有1000个类的ImageNet数据集上进行了培训(例如c1，c2，.c1000)，通常我们从指定的第一层和第二层('FC1‘和’FC2‘)中提取特征，然后将这4096维特征向量用于计算机视觉任务。
我的问题是，我们能否使用这些网络来提取不属于上述1000个类中任何一个的图像的特征？换句话说，我们可以使用这些网络来提取带有标签c1001的图像的特征吗？请记住，c1001不属于这些网络最初接受培训的Imagenet类。
在上提供的文章中，我引用了以下内容-
在进行特征提取时
浏览 6提问于2020-08-26得票数 2
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在卷积神经网络中梯度数据的可视化中，利用Caffe框架，在对所有类都已经可视化的梯度数据下，对特定类进行梯度提取是很有意义的。在“deploy.prototxt”模型中的bvlc_reference_caffenet文件中，我设置了：
force_backward: true
并对最后一部分作了评论：
layer {
name: "prob"
type: "Softmax"
bottom: "fc8"
top: "prob"
}
，在此之前：
layer {
name: "fc8"
ty
浏览 3提问于2015-06-28得票数 3
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我只是遵循了图像分类库的slim教程，并制作了imagenet TFRecord。
在中，遵循以下代码：
TRAIN_DIR=/home/ywlee/models/slim/results/
DATASET_DIR=/Data_ssd/ILSVRC2012/TFRecord/
python train_image_classifier.py \
--train_dir=${TRAIN_DIR} \
--dataset_name=imagenet \
--dataset_split_name=train \
--dataset_dir=${DATASET_DIR} \
--m
浏览 1提问于2017-03-20得票数 0
我有一个文件夹，其中有50000幅图片，名为ILSVRC2012_val_00000001.JPEG，直到ILSVRC2012_val_00050000.JPEG。我想加载每个图像，然后使用它们来做一些事情。在这里，这是我使用的代码(只加载前14张图像)：
for m in range(0,15):
count = m + 1
im = caffe.io.load_image(IMAGE_PATH_FOLDER + 'ILSVRC2012_val_000' + str(count).zfill(5) + '.JPEG')
错误是
No suc
浏览 2提问于2016-11-18得票数 0
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我使用Caffe GoogleNet模型来训练我自己的数据(10k图像，2个类)。我在400000次迭代时停止了它，准确率约为80%。
如果我运行以下命令：
./build/examples/cpp_classification/classification.bin
models/bvlc_googlenet/deploy.prototxt
models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel
data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto
data/ilsvrc
浏览 0提问于2016-07-12得票数 0
我在draw_net_to_file中找到了方法，并希望使用它更好地理解Caffe网络。
问题是下面的代码
import caffe
from caffe.draw import draw_net_to_file
import numpy as np
weights = 'reference_model/caffe_reference_imagenet_model.weights'
means = 'reference_model/ilsvrc_2012_mean_reshaped.npy'
model = 'reference_model/image
浏览 1提问于2015-09-15得票数 4
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1回答
我正在尝试加载mobilenet_v2_1.4_224 (链接：)，它是在TensorFlow中训练的，并在GoLang中服务。
问题是当我试图用熊猫做图像预测时，我得到了错误的预测。我的猜测是我下载了错误的imagenet标签文件。我上面提到的网络是在哪个imagenet数据集上进行培训的？
浏览 0提问于2019-03-05得票数 1
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我根据针对imagenet2012的tensorflow数据集的说明加载了imagenet2012数据集，并在imagenet2012 2012/5.0.0下生成了一个存储tfrecords的目录。
但是当我重新加载数据集时，它说
警告:absl:找到了请求数据集的不同版本: 5.0.0使用/datasets/imagenet_tar/imagenet 2012/5.1.0。
为什么会发生这种情况？
浏览 3提问于2021-04-12得票数 0
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1回答
下面是我的微调模型的输入层：
layer {
type: "HDF5Data"
name: "data"
top: "Meta"
hdf5_data_param {
source: "/path/to/train.txt"
batch_size: 50
}
include { phase: TRAIN }
}
layer {
name: "data"
type: "ImageData"
top: "X"
top: "L
浏览 5提问于2016-01-17得票数 0
我想在已经在ImageNet上训练的模型上使用迁移学习来创建一个图像分类器。 如何用我自己的自定义分类器替换torchvision.models ImageNet分类器的最后一层？
浏览 24提问于2018-12-21得票数 1
1回答
如何利用火花和咖啡对图像进行分类
、、、、
我正在用Caffe做图像分类，我可以用MAC，Pyhton。
现在，我知道如何使用Caffe和Spark对图像列表进行分类，但是如果我想让它更快，我想使用Spark。
因此，我尝试将图像分类应用于RDD的每个元素，即从image_path列表中创建的RDD。然而，星火不允许我这样做。
这是我的代码：
这是图像分类的代码：
# display image name, class number, predicted label
def classify_image(image_path, transformer, net):
image = caffe.io.load_image(imag
浏览 0提问于2016-03-02得票数 2
1回答
我想实现一个简单的C++演示。它的目的是加载一个图像和预测它的类使用caffe网络。有例子/分类/分类。这个例子正好有5个参数：
deploy.prototxt network.caffemodel mean.binaryproto labels.txt img.jpg
但以训练连体为例，我只有
lenet.prototxt and lenet_iter_10000.caffemodel
我在哪里能找到mean.binaryproto labels.txt？
浏览 3提问于2016-10-01得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用mnist示例中经过训练的LeNet模型来对给定图像中的数字进行分类。我跟随读取图像(尽管是ImageNet数据)并对其进行分类。我对Imagenet中的sysnet文件是什么以及如何将其用于分类感到困惑。另外，我们是否需要一个用于Lenet的标签文件来对手写数字进行分类，如果需要，如何创建一个标签文件，以及格式应该是什么？
浏览 0提问于2016-12-16得票数 0
我使用的是ILSVRC2012数据集，为此，我使用了ground_truth_labels和synset_words.txt。现在，我访问并只下载包含动物的图像。
我用神经网络来做预测，现在，我想计算分类误差，但我没有基本的真实标签。
，我的问题是：在哪里可以找到这些图像的真实标签？他们的名字是这样的
n00015388_12.JPEG，
n00015388_24.JPEG，
n00015388_119.JPEG
图片的名称和caffe给出的文件之间有什么关系吗？(synset_word.txt和val.txt)
用来命名图像的数字的含义是什么？
浏览 2提问于2017-01-25得票数 0
我遵循了，并成功地训练了bvlc_reference_caffenet。现在我想将输入数据从0,255缩放到，就像在中一样，通过向data层添加一个scale参数来实现：
layer {
name: "mnist"
type: "Data"
transform_param {
scale: 0.00390625
}
data_param {
source: "mnist_train_lmdb"
backend: LMDB
batch_size: 64
}
top: "data&#
浏览 0提问于2017-12-05得票数 2
1回答
你好，我正在学习本教程()中的caffe
我不知道代码中“！../”的含义，如下代码所示：
import os
if os.path.isfile(caffe_root + 'models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel'):
print 'CaffeNet found.'
else:
print 'Downloading pre-trained CaffeNet model...'
!../scripts/download_model_
浏览 5提问于2017-04-13得票数 1
回答已采纳
1回答
我遵循和示例中的说明，从一个预先训练的模型(bvlc参考模型)中获得对文件夹中多个不同图像的fc6 (fully connected layer6)响应，但对于所有图像，我都得到相同的向量。下面是我使用的代码：
import caffe
caffe.set_mode_cpu()
net = caffe.Classifier(MODEL_FILE, PRETRAINED,
mean=np.load(caffe_root + 'python/caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.npy').mean(1).mean(1
浏览 1提问于2015-08-04得票数 1
使用预先训练的Imagenet模型进行图像分类。在讨论中，我无法理解include_top = False，我知道它在结束时删除了完全连接的层。另外，我想知道如何确定哪种预先训练过的模型用于哪种图像分类任务？
浏览 0提问于2019-01-06得票数 3
有一些预先训练过的模型输出图像特征向量，比如https://tfhub.dev/google/imagenet/efficientnet_v2_imagenet21k_ft1k_s/feature_vector/2。虽然从名称上可以推断出体系结构(EfficientNetV2)和培训数据集(ImageNet-21K)，但我感兴趣的是培训过程是如何完成的。它是否经过了“古典”的分类训练，在训练结束时有一些密集的层被砍掉？还是像三重态损失这样的其他技术被应用了？
浏览 0提问于2023-06-01得票数 2
我正在使用预先训练的AlexNet网络来验证一些先前的工作.
守则如下：
import os
import torch
import torchvision
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'alexnet', pretrained=True)
model.
浏览 0提问于2020-09-10得票数 1
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2回答
Tensorflow返回相似图像
、、、、
我想使用谷歌的Tensorflow将类似的图像返回到输入图像。
我已经在虚拟机CPU的Ubuntu14.04上安装了来自的Tensorflow (使用PIP安装- pip和python2.7)。
我已经从下载了经过训练的模型Inception-V3 (inception 2015-12-05.tgz)，它使用2012年的数据进行了关于ImageNet大型视觉识别挑战的培训，但我认为它包含神经网络和分类器(因为它的任务是预测类别)。我还下载了classify_image.py文件，该文件将图像分类到模型中的1000个类中的一个中。
因此，我有一个随机图像image.jpg，我的一个运行测试模型。
浏览 9提问于2016-01-15得票数 11
回答已采纳
我如何优化imagenet，只对两个类别(猫和狗)的图像进行分类，而不是所有1000个ResNet50类别？我使用的是Python，能够使用1000个ImageNet类对随机图像进行分类，使用ResNet50和keras。现在我想对我的代码进行微调，以便它只对猫和狗进行分类，使用Kaggle图像而不是ImageNet。我该怎么做呢？
浏览 0提问于2017-12-07得票数 0
1回答
我一直在使用TensorFlow，但我对Caffe还是新手。我想尝试一个AlexNet的可靠实现，在ImageNet上进行培训，我发现了一个包含在中的实现。
我能够将打包在文件中的权重和中指定的模型以非常短的Caffe代码链接起来，并获得与网络分类成1000个类别对应的1000个概率的输出向量。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
import caffe
import operator
MODEL_FILE = 'D:\\Desktop\\caffe\\models\\bvlc_alexnet\
浏览 1提问于2018-08-09得票数 1
回答已采纳
我是机器学习的新手，所以在回答之前请记住这一点。我遇到了挑战，试图用ResNet模型在工作台上训练神经网络。我遵循了azure 提供的本教程
我的第一个数据集是来自ImageNet的一个子集，包含900幅图像，包括4种不同类别的汽车、公共汽车、货车和卡车。之后，我使用了从下面的链接提供的数据集的子集。
我使用了与ImageNet相同的数据集的9000幅图像，并将其平分为四个不同的类，并开始对我的网络进行培训。
我为此使用的分类器是具有以下配置的DNN分类器：
rf_pretrainedModelFilename = "ResNet_50.model"
rf_inputRe
浏览 1提问于2018-07-30得票数 2
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