caffe学习笔记之特征提取（win10）

caffe学习笔记之特征提取（win10）
这次的笔记是记录如何从预先训练的模型中提取特征。
1 图片准备
准备两张图片，我这里的是从.\examples\images里找了一张，自己又下载了一张，放在了.\examples\_temp\images里面，\_temp\images是我自己新建的文件夹。
 
打开cmd,在该目录下文件下执行dir/s/on/b>d:/train.txt
 
然后D盘就会生成将train.txt文件，将其复制到.\examples\_temp，并改名字为file_list.txt.打开后，利用查找替换，在每个路径的最后加上0，官方文档的解释是：“The ImageDataLayer we’ll use expects labels after each filenames, so let’s add a 0 to the end of each line”
 
2.定义特征提取网络结构
将examples/eature_extraction/imagenet_val.prototxt复制到之前新建的_temp文件夹。
在实际过程中，从数据集中减去图像均值可以显著的改善分类的准确率，所以使用ILSVRC数据集的均值图像，具体位置在data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto.如果找不到的话，就将data/ilsvrc12/get_ilsvrc_aux.sh复制到.\examples\_temp下，打开该文件
 
打开链接下载，完成后在.\examples\_temp下caffe_ilsvrc12.tar解压到caffe_ilsvrc12，里面就有imagenet_mean.binaryproto文件。
打开imagenet_val.prototxt修改路径
 
3 提取特征
models\bvlc_reference_caffenet文件夹中，查看是否有bvlc_reference_caffenet.caffemodel文件，如果没有就要自行下载了，下载链接在该文件夹下的readme文件里。
将bvlc_reference_caffenet.caffemodel复制到_temp文件夹下，这样准备工作都做好了.
然后在caffe根目录创建bat文件，打开输入："Build/x64/Debug/extract_features.exe" examples/_temp/bvlc_reference_caffenet.caffemodel examples/_temp/imagenet_val.prototxt conv5 examples/_temp/features 10 leveldb  
pause
 


注意：1.bat文件是放在了Caffe的根目录，所以代码中的路径这样填写。
   2.conv5代表提取特征的blob的名称。我们也可以用其他层的名称，如fc7，pool3.
   3.对于数字10，官方文档解释为：“The last parameter above is the number of data mini-batches.”
   4.提取的特征保存在examples/_temp/features文件夹中。
保存后，双击运行
 
参考文章：
http://blog.csdn.net/abc8730866/article/details/52522843
谢谢啦！