实战深度学习（一）——利用digits训练road模型

参考：

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5136155.html

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5136262.html

第一步：生成lmdb数据集

打开浏览器，地址栏输入 http://localhost:5000/,在局域内的其它机子上，也可以用浏览器访问，只是localhost变成了主机 ip地址。

点击左边New Dataset模块的"Image"按钮选择“classification", 创建一个dataset

在这个页面的左边，可以设置图片是彩色图片还是灰度图片，如果提供的原始图片大小不一致，还可用Resize Transformation功能转换成一致大小 。从页面中间可以看出，系统默认将训练图片中的25%取出来作为验证集（for validation)。

如果想把用来测试的图片，也生成lmdb, 则把“ separate test image folder" 这个选项选上。

全部设置好后，点击"create" 按钮，开始生成lmdb数据。

注意左上角的Job Directory(工作目录），生成的lmdb文件就放在这个目录下面.

第二步：利用已有caffe模型训练新的数据模型

点击create 按钮开始学习。

这是由于数据含有大量的错误数据。

重新更新数据后，新的训练模型为：

测试：

来自为知笔记(Wiz)