使用训练好的caffe模型识别图片
来源:互联网 发布:点数图软件 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 15:47
import osimport sysimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltcaffe_root='/opt/digits-2.0/caffe/'sys.path.insert(0,caffe_root+'python')import caffeMODEL_FILE='/opt/digits-2.0/caffe/examples/mnist/lenet.prototxt'#网络模型PRETRAINED='/opt/digits-2.0/caffe/examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel'#训练好的模型,也就是参数IMAGE_FILE='/home/amax/fp/caffe/examples/mnist/8.jpg'#自己的图片input_image=caffe.io.load_image(IMAGE_FILE,color=False)#caffe接口载入图片net = caffe.Classifier(MODEL_FILE,PRETRAINED)#载入分类器predition=net.predict([input_image],oversample = False)#预测图片进行分类caffe.set_mode_cpu()print 'predictied class:',predition[0].argmax()#打印结果
0 0
- 使用训练好的caffe模型识别图片
- caffe:使用训练好的模型
- 使用MATLAB加载训练好的caffe模型进行识别分类
- Caffe用训练好的模型测试图片
- caffe+python 使用训练好的VGG16模型 对 单张图片进行分类,输出置信度
- caffe+python 使用训练好的VGG16模型 对 单张图片进行分类,输出置信度
- 使用已训练好的caffe模型的步骤
- 使用caffe训练好的模型进行分类
- Caffe源码解读(八):使用训练好的模型
- 使用caffe训练好的模型测试单张手写数字
- caffe 通过model zoo 使用训练好的模型 finetune
- 使用python调用训练好的caffe模型来分类
- caffe 用训练好的模型提取图片特征(使用自带classify.py和classifier.py)
- matlab + mnist 调用训练好的caffe模型进行手写体识别
- caffe训练识别自己的图片
- caffe 09 win10 使用训练好模型为给定图片分类
- 【caffe】caffe在windows用训练好的模型对单张图片测试——【caffe学习三】
- 用caffe自带的训练好的模型测试图片的分类结果,实现啦啦啦
- 设计模式之装饰模式
- 数据库规范化
- 1613-3-傅溥衍 总结《2016年12月7日》【连续第六十八天总结】
- 564 of 565 differences detected 问题解决办法
- Electron+React+Webpack+Vscode应用桌面开发平台搭建
- 使用训练好的caffe模型识别图片
- MySql之增删改查总结
- 我没有想过我这么深情
- 利用系统滴答时间计算实际程序运行时间
- 关于Git的使用,今天被问到,转来一片文章,记录学习
- 软件开发编程规范及原则
- HDOJ 1863 畅通工程 (Kruskal 最小生成树)
- jQuery 实时获取元素距离顶部高度
- Session&&Cookie