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제 질문은 caffe 테스트 결과입니다. 파이썬 스크립트 결과는 카페 테스트 결과와 동일하지 않습니다. 나는 Alexnet을 사용했고 테스트 정확도는 0,9033입니다.Python 테스트 결과가 Caffe 테스트 결과와 동일하지 않습니다.
CAFFE 테스트 정확도 : 0.9033
파이썬 정확도 : 0.8785
내가 테스트 40000 개 이미지를 사용했다. 오 분류 이미지의 수는 3868 여야합니다. 그러나 파이썬 결과의 오 분류 이미지 수는 4859입니다. 문제점은 무엇입니까?
감사합니다. , 내가 찾은 내 시험 데이터와 파이썬 스크립트를하려고 그 후
…/build/tools/caffe test --model …/my_deploy.prototxt --weights …/alex_24_11__iter_200000.caffemodel -gpu 0 -iterations 800
하지만이 같은 결과를 얻을하지 않습니다
여기 내 CAFFE 테스트 명령입니다. 이전에 다른 데이터 세트에서이 스크립트를 사용했기 때문에 Caffe 테스트에서 동일한 정확도를 얻었지만 기차도 테스트 중에도 평균 파일을 사용하지 않았습니다. 하지만 지금은 train과 test라는 두 파일을 사용했습니다. 평균 파일에는 문제가있을 수 있지만 튜토리얼에서 찾은 모든 것을 사용했습니다.
- 나는 lmdb를 만들었습니다.
- 나는 compute_image_mean을 사용하여 lmdb에서 평균 파일을 만들었습니다. lmdb의 이미지 크기는 256x256입니다.
- 나는 alexnet에서 227x227 이미지를 사용했다.
파이썬 스크립트 내 deploy.prototxt 내 deploy.prototxt의
layer {
name: "input"
type: "Input"
top: "data"
input_param { shape: { dim: 1 dim: 3 dim: 227 dim: 227 } }
}
마지막 층의
caffe.set_mode_gpu()
model_def = '…/my_deploy.prototxt'
model_weights = '… /alex_24_11__iter_200000.caffemodel'
net = caffe.Net(model_def, model_weights, caffe.TEST)
blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto()
data = open('.../image_mean.binaryproto' , 'rb').read()
blob.ParseFromString(data)
arr = np.array(caffe.io.blobproto_to_array(blob))
out = arr[0]
np.save('.../imageMean.npy' , out)
mu = np.load('…/imageMean.npy')
mu = mu.mean(1).mean(1)
transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape})
transformer.set_transpose('data', (2,0,1))
transformer.set_mean('data', mu)
transformer.set_raw_scale('data', 255)
transformer.set_channel_swap('data', (2,1,0))
net.blobs['data'].reshape(1, 3, 227, 227)
f = open('…/val.txt', 'r')
f2 = open('…/result.txt', 'a')
for x in range(0,40000):
a=f.readline()
a=a.split(' ')
image = caffe.io.load_image('… /'+a[0])
transformed_image = transformer.preprocess('data', image)
net.blobs['data'].data[...] = transformed_image
output = net.forward()
output_prob = output['prob'][0]
f2.write(str(a[0]))
f2.write(str(' '))
f2.write(str(output_prob.argmax()))
f2.write('\n')
첫 번째 레이어
layer {
name: "prob"
type: "Softmax"
bottom: "fc8-16"
top: "prob"
}
다른 레이어는 train_val.prototxt와 같습니다.