深度学习Caffe 跑自己的数据时遇见的问题

weixin_39346496 2017-08-18 04:26:16

是在caffe根目录运行的而且prototxt里路径也改了
求解是什么原因

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蒲衣翁 2017-09-15

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数据转换的时候没有转换成功啊

数据集介绍，下载本资源后，界面如下：有一个文件夹一个是存放数据集的文件。数据集介绍：一共含有:2个类别，包含:'mosquito', 'tick'等。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的图片路径和对应的标签。运行train.py文件就会将train.txt和val.txt里面的数据进行读取然后训练，训练好的模型会保存在本地。同时训练过程中还会有准确率计算，即训练每个epoch来对验证集进行验证准确率。常见的卷积神经网络包括：LeNet, AlexNet, ZFNet, VGGNet, GoogLeNet (Inception), ResNet, SqueezeNet, DenseNet, Inception-ResNet, Xception, MobileNet, ShuffleNet, NASNet, EfficientNet, MobileNetV2, MobileNetV3, ResNeXt, SENet, CaffeNet, OverFeat 欢迎下载更多深度学习资源：以下含完整代码，

数据集介绍，下载本资源后，界面如下：有一个文件夹一个是存放数据集的文件。数据集介绍：一共含有:2个类别，包含:'makeup', 'no_makeup'等。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的图片路径和对应的标签。运行train.py文件就会将train.txt和val.txt里面的数据进行读取然后训练，训练好的模型会保存在本地。同时训练过程中还会有准确率计算，即训练每个epoch来对验证集进行验证准确率。常见的卷积神经网络包括：LeNet, AlexNet, ZFNet, VGGNet, GoogLeNet (Inception), ResNet, SqueezeNet, DenseNet, Inception-ResNet, Xception, MobileNet, ShuffleNet, NASNet, EfficientNet, MobileNetV2, MobileNetV3, ResNeXt, SENet, CaffeNet, OverFeat 卷积神经网络（CNN）在计算机视觉和图像识别领域有着广泛的应用。它们

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