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使用Caffe进行手写数字识别执行流程解析

归档日期:07-16       文本归类:执行例程      文章编辑:爱尚语录

  之前在 中仿照Caffe中的examples实现对手写数字进行识别,这里详细介绍下其执行流程并精简了实现代码,使用Caffe对MNIST数据集进行train的文章可以参考  :

  (1)、数据层:训练时用Data,是以lmdb数据存储方式载入网络的,而识别时用MemoryData方式直接从内存载入网络;

  4.   创建Net对象并初始化,有两种方法:一个是通过传入string类型(.prototxt文件)参数创建,一个是通过传入NetParameter参数;

  (1)、通过调用Net的blob_by_name函数获得待识别图像所要求的通道数、宽、高;

  (2)、通过调用Net的output_blobs函数获得输出blob的数目及大小,注:这里输出2个blob,第一个是label,count为1,第二个是prob,count为10,即表示数字识别结果的概率值。

  (2)、根据从Net中获得的需要输入图像的要求对图像进行颜色空间转换和缩放;

  (3)、因为MNIST train时,图像为前景为白色,背景为黑色,而现在输入图像为前景为黑色,背景为白色,因此需要对图像进行取反操作;

  (6)、输出识别结果,注,前向计算完返回的Blob有两个,第二个Blob中的数据才是最终的识别结果的概率值,其中最大值的索引即是识别结果。

  (3)、pool1降采样层:滤波窗大小为2*2,输出特征图数量为20,滤波窗种类为20,输出特征图大小为12*12,可训练参数(权值+偏置)为1*20+20=40,神经元数量为1*20*12*12=2880;

  (5)、pool2降采样层:滤波窗大小为2*2,输出特征图数量为50,滤波窗种类为50,输出特征图大小为4*4,可训练参数(权值+偏置)为1*50+50=100,神经元数量为1*50*4*4=800;

  (8)、ip2全连接层:滤波窗大小为1*1,输出特征图数量为10,滤波窗种类为10*500,输出特征图大小为1*1,可训练参数(权值+偏置)为10*500*1*1+10=5010,神经元数量为1*10*1*1=10;

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