caffe入门学习（4）：Exmaple ilsvrc12测试过程

ILSVRC2012和ImageNet介绍

ImageNet是Stanford视觉实验室标注的一个图像数据库，有上万个分类和上千万的图片。

为了让学术界有个公开标准的图像分类，Stanford视觉实验室从2010年开始就开始 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) ，翻译成中文就是ImageNet大规模视觉竞赛。

ILSVRC2012是2012年的比赛数据，是最流行的一个大规模分类数据，它包含1000个分类和100,000+训练数据。

由于训练imagenet图片数据量太大，一百多个G，还在下载中…

本文直接采用官网提供的训练好的图像分类模型进行的测试。

1、准备数据

下载均值文件
http://dl.caffe.berkeleyvision.org/caffe_ilsvrc12.tar.gz

下载分类模型
http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_reference_caffenet.caffemodel

2、编写脚本

编写测试脚步，比如叫 test_ilsvrc12.bat

echo "Start Test..."E:/caffe/Build/x64/Release/classification.exe ^E:/caffe/models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt ^E:/caffe/models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel ^E:/caffe/data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto ^E:/caffe/data/ilsvrc12/synset_words.txt ^e:/caffe/examples/images/cat.jpgpause

全部用的绝对路径，保存后，双击运行即可。

3、测试模型

这里仍然是用的caffe程序自带的小猫图片测试，
存放路径为caffe根目录下的 examples/images/cat.jpg

采用这张图片的测试结果：

测试结果跟前面差不多呢，回头找原因。

这个模型的训练过程我下载完成数据后再补充。