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深度学习的数据集都是怎样生成的

发布时间:2019-06-25 09:11 来源:未知 编辑:admin

  Ok首先是自己的数据集了。Matconvnet中训练imagenet的数据集的准备不像caffe这些工具箱弄得那么好,弄个train文件夹,test文件夹,以及两个txt索引就好了,感觉很不人性。后面我将会将其输入改为这种人性的类型输入格式。

  但是其类别索引是从0开始的,这在matlab中是不符合的,所以我将其改成从1开始的。同时添加了一个类class标签的txt,改完的

  其中train就是训练所用到的所有图片,test为测试所有图片,train_label为对应图片的名字以及跟随的类标签(从1开始),打开txt可以看到为:

  这种格式的txt相信应该很容易从你自己的数据集中弄到。依次类推,test.txt中存放的是test文件夹所有图片的名字以及其类别。

  数据准备好了,放在哪呢?我们在Matconvnet的工具箱目录下新建一个文件夹为data,然后将这个数据集放进去,如下:

  我们是在训练好的model上继续训练,所以需要一个model,再在这文件夹下建立一个models文件夹,然后把imagenet-vgg-f.mat放入到models里面。这里我们使用的是vgg-f的model,这个model在前两节说到了,自己去下载。

  这里复制一下examples中的imagenet里面的一个主函数cnn_dicnn,然后修改一下里面的路径,程序为:

http://harpoolbrothers.com/shujuji/511.html
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