Comment utiliser le modèle Caffe formé pour l'image d'entrée actuelle?

Question

Débutant à Caffe. J'essaie d'utiliser le réseau de neurones Convolutional formés sur l'ensemble de données MNIST en utilisant le cadre d'apprentissage en profondeur de Caffe.

Après le official tutorial.

Les mesures prises avec succès:

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

modèle a été formé et arrêté avec le message suivant:

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

Maintenant, je ne suis pas sûr que la façon d'obtenir une image de test et utiliser l'existant formé modèle qui je crois a été instantané par le nom lenet_iter_10000.solverstate pour voir les scores prévus pour chaque classe.

Answer 1

Utilisez la fonction test de caffe:

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

Comme vous voulez tester une seule image, donner cette image en entrée à votre couche de données de test. Utilisez le mean_image comme entrée dans votre <val filename>.protoxt. La taille du lot de test est de 1 dans ce cas.

Notez également que lenet_iter_10000.solverstate n'est pas votre modèle formé. Votre modèle formé est réellement lenet_iter_10000.caffemodel. Pour connaître la différence entre les fichiers solverstate et caffemodel, voir here.