caffe毕业设计论文

河南科技大学本科毕业设计（论文）I基于caffe的卷积神经网络模型的评估摘要本课题主要依据caffe平台进行神经网络的训练，主要对于本组成员所设计的神经网络得模型进行的评估和测试，测试时使用的是MATLAB，依据caffe提供的MATLAB的接口，使用的是caffe神经网络的模型，模型分别为alexnet,caffenet,lenet,目的是测试模型在新图片的准确率，同时对模型的网络文件的参数进行图像可视化，本课题通过研究三种模型，设计了算法来区分它们的识别率，测试识别率，模型参数可视化，测试准确率时是通过批处理测试，对比训练图片的标签，和测试图片得到的标签来进行判断：在对于模型进行参数可视化时，对第一层的卷积三个通道进行参数可视化，本课题在测试模型对识别图片的准确率上，并未采用单张图片进行测试，而是使用了批处理测试，首先对图片进行预处理，将图片转化为lmdb格式，最后得到均值文件，再进行全部的测试。在可视化时，将原来的3*num_output的卷积层参数视图，转化为正方形的图像，最后在比对图像的清晰度。本课题最后得到图像分别为alexnet，caffenet,lenet三种神经网络的参数可视化图像，得到的caffenet的图像应该为清晰的灰度图像，准确率方面也应该比其他的两种模型测试得到的结果要高。关键词：caffe，神经网络，参数可视化，卷积层河南科技大学本科毕业设计（论文）IIENGLISHSUBJECTABSTRACTNeuralnetworkbasedontheCaffeplatform,training,evaluationandtestingforthedesignofneuralnetworkforthemembersofthisgroup,CaffeprovidesMATLABinterfacebasedontheCaffeneuralnetworkmodel,modelswerealexnet,caffenet,lenet,testtheaccuracyofthemodelinthenewpicture,atthesametimeparametersonthemodelofnetworkfileimagevisualization,thispaperthroughtheStudyonthreekindsofmodel,thealgorithmisdesignedtodistinguishthemfromtherecognitionrate,therecognitionrateofthetest,mainlythroughbatchtest,comparisonoftrainingimagesandtestimagesfromthelabel,labeltojudge,aftertheparametersinthetestmodelofvisualizationresults,alsodesignedthealgorithm,themainuseoftheGaborfunction,itistoextractthefeaturesoftheimages,thistestbyusingtheGaborfunctionforeachfilterfeatureextractionandvisualizationofconvolutionofthefirstlayerparametersofthreechannels,thesubjectinthetestmodelontheaccuracyofimagerecognition,didnotuseasingleimagefortesting,buttheuseofthefirstbatchoftest.PreprocessingtheimagetoapictureintoaLMDBformat,andfinallygettheaveragefile,thenallthetest.Inthevisualization,theoriginal3*num_outputconvolutionlayerparameterviewistransformedintoasquareimage,andfinallythedefinitionoftheimageiscompared.Thispaperfinallyrespectivelyalexnet,caffenetimage,lenetimagevisualizationparametersofthreekindsofneuralnetwork,theimageofthecaffenetshouldbeaclearpicture,theaccuracyshouldbehigherthantheothertwomodeltestresultstohigh.KEYWORDS：caffe,neuralnetwork,parametervisualization,河南科技大学本科毕业设计（论文）IIIconvolutionlayer河南科技大学本科毕业设计（论文）1目录前言................................................................................................2caffe的安装与配置.....................................................................5caffe的安装.................................................................................5Caffe平台的搭建的配置选择.........................................................5caffe与MATLAB的接口配置......................................................7配置文件的设置............................................................................8生成文件.....................................................................................9测试模型......................................................................................9对网络模型进行测试图片...........................................................11单张图片的测试..........................................................................11Classfication代码分析.............................................................11deployed配置文件分析...............................................................15测试代码片段.............................................................................16Caffe在MATLAB上实现批处理测试集的精度...........................16分析...........................................................................................17图片的准备.................................................................................18修改网络的配置文件...................................................................19代码片段....................................................................................20测试的结果.................................................................................20网络参数可视化...........................................................................23卷积核的参数分析..................................................................23测试..........................................................................................23测试结果..................................................................................26结论..............................................................................................29参考文献..........................................................................................30致谢..............................................................................................32附录..............................................................................................33河南科技大学本科毕业设计（论文）2前言深度学习可以说是当前人工智能研究领域的一个重要的部分，目前，在深度学习领域内已经触及很多方向（如图像的识别，语音的识别，机器的翻译），深度学习在这些领域都已经取得的不错的进展，在传统的算法领域内也取得了一些成就，包括淘宝的衣服智能识别，手写字符识别，商品图像智能识别，用于交通领域的车牌识别等。近年来由于国内外的研究人员对于深度学习算法的要求的不断提高，在之前传统的算法框架已经不能满足当前的研究人员的需要，有的研究人员甚至发费几个月的时间就是为了完成一个简单的算法功能，因此在计算机智能领域迫切的需要一种高效的开发模式来替代传统的深度学习开发模块。与此同时，一些世界顶尖的科研机构开始对深度学习领域寻求高效的算法和快捷的深度学习开发模块，最为特别的就是在2016年Google所研究的阿法狗的问世，人工智能领域一片火热。因此就产生了本文所提到的caffe深度学习框架。这些深度学习开发框架不仅为科研机构相关的开发人员提供高效，快速的开发模式，并且也在深度学习开发框架中提供了多个卷积神经网络模型，以便于开发人员在已有的模型进行改进，研究。本文是基于caffe的深度学习框架的卷积神经网络进行了以下的研究和工作，首先，介绍了关于深度学习框架caffe的国内外研究现状，包括深度学习在人工智能，图像识别。在深度学习中，图像识