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【画像認識】「Caffe」をWindowsで使う!MNISTテストのみ編

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はじめに

前回、Caffeを使ってMNISTデータセットでDeep Learningの学習、テストを実行しました。

しかし、前回のように識別テストする度に学習を繰り返すのはナンセンスです。
一度学習してしまえば、学習モデルは作成されるので、
後はそれを使用して識別だけすればコスト(時間)を削減できます。

ということで、今回はCaffeでテストだけする方法を紹介します。

テスト実行方法

テストの実行方法は単純です。
以下をコマンドプロンプトやバッチファイルで実行するだけです。
※フォルダ構成等は前回の記事をご参考ください。

caffe.exe test --model=examples\mnist\lenet_train_test.prototxt --weights=examples\mnist\lenet_iter_10000.caffemodel

引数を説明すると、以下の感じになります。

  • test テストをしますと宣言
  • --model Deep Learningのモデル構成パスを指定(学習時と同じファイルを使う)
  • --weights 学習で求めた重みを記載したファイルのパスを指定(学習時に出力される)

以上です。


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