caffe训练我们自己的数据
来源:互联网 发布:伪满洲国 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 13:00
1、准备数据
首先很重要的一点,我们需要准备若干种不同类型的图片进行分类。这里我选择从ImageNet上下载了3个分类的图片(Cat,Dog,Fish)。
图片需要分两批:训练集(train)、测试集(test),一般训练集与测试集的比例大概是5:1以上,此外每个分类的图片也不能太少,我这里每个分类大概选了5000张训练图+1000张测试图。
找好图片以后,需要准备以下文件:
words.txt:分类序号与分类对应关系(注意:要从0开始标注)
0 cat1 dog2 fish
train.txt:标明训练图片路径及其对应分类,路径和分类序号直接用空格分隔,最好随机打乱一下图片
/opt/caffe/examples/my_simple_image/data/cat_train/n02123045_4416.JPEG 0/opt/caffe/examples/my_simple_image/data/cat_train/n02123045_3568.JPEG 0/opt/caffe/examples/my_simple_image/data/fish_train/n02512053_4451.JPEG 2/opt/caffe/examples/my_simple_image/data/cat_train/n02123045_3179.JPEG 0/opt/caffe/examples/my_simple_image/data/cat_train/n02123045_6956.JPEG 0/opt/caffe/examples/my_simple_image/data/cat_train/n02123045_10143.JPEG 0
......
val.txt:标明测试图片路径及其对应分类
/opt/caffe/examples/my_simple_image/data/dog_val/n02084071_12307.JPEG 1/opt/caffe/examples/my_simple_image/data/dog_val/n02084071_10619.JPEG 1/opt/caffe/examples/my_simple_image/data/cat_val/n02123045_13360.JPEG 0/opt/caffe/examples/my_simple_image/data/cat_val/n02123045_13060.JPEG 0/opt/caffe/examples/my_simple_image/data/cat_val/n02123045_11859.JPEG 0
......
2、生成lmdb文件
lmdb是caffe使用的一种输入数据格式,相当于我们把图片及其分类重新整合一下,变成一个数据库输给caffe训练。
这里我们使用caffenet的create_imagenet.sh文件修改,主要是重新指定一下路径:
EXAMPLE=examples/my_simple_image/DATA=examples/my_simple_image/data/TOOLS=build/toolsTRAIN_DATA_ROOT=/VAL_DATA_ROOT=/# 这里我们打开resize,需要把所有图片尺寸统一RESIZE=trueif $RESIZE; then RESIZE_HEIGHT=256 RESIZE_WIDTH=256else RESIZE_HEIGHT=0 RESIZE_WIDTH=0fi.......echo "Creating train lmdb..."GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/convert_imageset \ --resize_height=$RESIZE_HEIGHT \ --resize_width=$RESIZE_WIDTH \ --shuffle \ $TRAIN_DATA_ROOT \ $DATA/train.txt \ $EXAMPLE/ilsvrc12_train_lmdb #生成的lmdb路径echo "Creating val lmdb..."GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/convert_imageset \ --resize_height=$RESIZE_HEIGHT \ --resize_width=$RESIZE_WIDTH \ --shuffle \ $VAL_DATA_ROOT \ $DATA/val.txt \ $EXAMPLE/ilsvrc12_val_lmdb #生成的lmdb路径
echo "Done."
3、生成mean_file
下面我们用lmdb生成mean_file,用于训练(具体做啥用的我还没研究。。。)
这里也是用imagenet例子的脚本:
EXAMPLE=examples/my_simple_imageDATA=examples/my_simple_imageTOOLS=build/tools$TOOLS/compute_image_mean $EXAMPLE/ilsvrc12_train_lmdb $DATA/imagenet_mean.binaryprotoecho "Done."
4、修改solver、train_val配置文件
这里我们可以选用cifar的网络,也可以用imagenet的网络,不过后者的网络结构更复杂一些,为了学习,我们就用cifar的网络来改。
把cifar的两个配置文件拷过来:
cifar10_quick_solver.prototxt
cifar10_quick_train_test.prototxt
首先修改cifar10_quick_train_test.prototxt的路径以及输出层数量(标注出黑体的部分):
name: "CIFAR10_quick"layer { name: "cifar" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { mean_file: "examples/my_simple_image/imagenet_mean.binaryproto" } data_param {
source: "examples/my_simple_image/ilsvrc12_train_lmdb" batch_size: 50 #一次训练的图片数量,一般指定50也够了 backend: LMDB }}layer { name: "cifar" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TEST } transform_param { mean_file: "examples/my_simple_image/imagenet_mean.binaryproto" } data_param { source: "examples/my_simple_image/ilsvrc12_val_lmdb" batch_size: 50 #一次训练的图片数量 backend: LMDB }}
..........
layer { name: "ip2" type: "InnerProduct" bottom: "ip1" top: "ip2" .......... inner_product_param { num_output: 3 #输出层数量,就是你要分类的个数 weight_filler { type: "gaussian" std: 0.1 } bias_filler { type: "constant" } }}......
cifar10_quick_solver.prototxt的修改根据自己的实际需要:
net: "examples/my_simple_image/cifar/cifar10_quick_train_test.prototxt" #网络文件路径
test_iter: 20 #测试执行的迭代次数
test_interval: 10 #迭代多少次进行测试base_lr: 0.001 #迭代速率,这里我们改小了一个数量级,因为数据比较少momentum: 0.9weight_decay: 0.004lr_policy: "fixed" #采用固定学习速率的模式display: 1 #迭代几次就显示一下信息,这里我为了及时跟踪效果,改成1max_iter: 4000 #最大迭代次数snapshot: 1000 #迭代多少次生成一次快照snapshot_prefix: "examples/my_simple_image/cifar/cifar10_quick" #快照路径和前缀solver_mode: CPU #CPU或者GPU
5、开始训练
运行下面的命令,开始训练(为了方便可以做成脚本)
./build/tools/caffe train --solver=examples/my_simple_image/cifar/cifar10_quick_solver.prototxt
6、小技巧
网络的配置和训练其实有一些小技巧。
- 训练过程中,正确率时高时低是很正常的现象,但是总体上是要下降的
- 观察loss值的趋势,如果迭代几次以后一直在增大,最后变成nan,那就是发散了,需要考虑减小训练速率,或者是调整其他参数
- 数据不能太少,如果太少的话很容易发散
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