caffe训练自己的图片分类模型

默认VS2013已经编译好caffe。

1.建立分类图片文件夹

在G盘建立一个model文件夹。

在model文件夹下面建立train和val文件夹。将分类的图片放在train里面。注意：是每一个类别的图片一个文件夹，如下所示：G:\model\train\赤霉病

G:\model\train\小麦根腐病

G:\model\train\小麦黑穗病

2.新建2个txt文件，分别命名为trainval和labels,这两个文件是图片的标签文件。可以借助matlab或者opencv生成。

其中trainval里面的内容是这样的

labels文件里面的内容是图片的文件夹名称

3.准备训练参数文件

建立conver.bat、converval.bat 、mean.bat、train.bat、train1.bat文件。这些文件主要是用来设置需要调用的已经编译好的caffe文件夹里面的exe文件，如下图所示：

训练图片生成lmbd文件，地址照图片信息配置好后，点击该文件，会生成trainlmdb文件夹，里面是训练图片的lmbd格式

测试图片生成imbd文件（注意这里测试文件和训练文件数据源是一样的，实际可以根据自己的需要另行配置测试文件），地址照图片信息配置好后，点击该文件，会生成vallmdb文件夹，里面是测试图片的lmbd格式

生成均值文件，地址照图片信息配置好后，点击该文件，会生成image_mean.binaryproto文件，里面是图片数据的均值。

将编译好的caffe文件里面的两个文件：solver.prototxt和train_val.prototxt，如下图所示，拷贝到model文件夹下面。

根据自己的图片信息配置相关参数。

配置 train.bat文件信息，配置train1.bat文件信息，点击train.bat文件，点击train开始训练。

出现上面的信息就OK了。

出现错误：

无法生存均值文件，如下图所示：

1.

原因：标签生成的时候地址没有设置正确。主要matlab在生成标签文件时，盘符不能和mean.bat的盘符重复。