如何將訓練好的Caffe模型用於當前輸入圖像？

Question

新手給咖啡。

我想在使用Caffe深度學習框架的MNIST數據集上使用訓練的卷積神經網絡。

繼official tutorial。成功邁出

步驟：

./data/mnist/get_mnist.sh 
./examples/mnist/create_mnist.sh 
./examples/mnist/train_lenet.sh 

模型進行訓練，並且以下消息停止：

I1203 solver.cpp:133] Snapshotting solver state to lenet_iter_10000.solverstate 
I1203 solver.cpp:78] Optimization Done. 

現在，我不知道如何得到一個測試圖像，並利用現有的培訓我相信這個模型的名字是lenet_iter_10000.solverstate，以查看每個班級的預測分數。當你只需要測試一個圖像，給該圖像輸入到您的測試數據層

<path to caffe root>/caffe test -model <val filename>.prototxt -weights lenet_iter_10000.caffemodel 

：

Answer 1

使用的caffe的test功能。在<val filename>.protoxt中也使用mean_image作爲輸入。在這種情況下，測試批量大小爲1。

另請注意，lenet_iter_10000.solverstate不是您訓練有素的模型。你的訓練模型實際上是lenet_iter_10000.caffemodel。要了解solverstate和caffemodel檔案之間的區別，請參閱here。