Caffe_Windows学习笔记（五）用训练好的caffemodel来进行分类

0、参考文献

[1]denny http://www.cnblogs.com/denny402/p/5111018.html

1、准备工作

1）下载一张波斯猫的图片，存放在CAFFE_ROOT/examples/images/jfm.jpg

2）caffemodel文件

开发caffe的贾大牛团队，利用imagenet图片和caffenet模型训练好了一个caffemodel,  供大家下载。要进行图片的分类，这个caffemodel是最好不过的了。

下载地址为：http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_reference_caffenet.caffemodel

3）均值文件

有了caffemodel文件，就需要对应的均值文件，在测试阶段，需要把测试数据减去均值。这个文件我们用脚本来下载，用cygdrive在caffe根目录下执行：

./data/ilsvrc12/get_ilsvrc_aux.sh

执行并下载后，均值文件放在 data/ilsvrc12/ 文件夹里，imagenet_mean.binaryproto。

4）synset_words.txt文件

在调用脚本文件下载均值的时候，这个文件也一并下载好了。里面放的是1000个类的名称。

2、C++方法

在caffe根目录下的 examples/cpp-classification/ 文件夹下面，有个classification.cpp文件，就是用来分类的。当然编译后，放在/Build/x64/Release/下面。

在cygdrive运行命令：

./Build/x64/Release/classification.exe \
models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt \
models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel \
data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto \
data/ilsvrc12/synset_words.txt \
examples/images/jfm.jpg

运行成功后，输出top-5结果：



即有0.4160的概率为波斯猫, 有0.2546的概率为Samoyed ......