caffe:使用VGGNet训练自己的数据集

下面记录在ubuntu16.04中，使用自己的图像分类数据集来训练VGGNet-16的整个流程。

第一步：准备自己的图像分类数据集

准备过程参考：caffe数据集格式转换——图像格式到LMDB/LEVELDB。

最终得到了vgg_train_lmdb和vgg_val_lmdb两个文件夹。

在caffe/models/目录下新建一个名为vggnet的文件夹，并将vgg_train_lmdb和vgg_val_lmdb两个文件夹放到caffe/models/vggnet/目录下：

数据集准备完成。

第二步：准备VGGNet-16模型文件vggnet_train_val.prototxt

从caffe官网的Model Zoo中可以找到VGG16的deploy文件：VGG_ILSVRC_16_layers_deploy.prototxt。

可能是该模型文件创建的时间比较早，模型中很多命名方式都不太习惯，比如里面的layer type全部是大写字母，新版的caffe，layer type命名方式一般只是首字母大写；另外还有一些和/caffe/models/目录下提供的caffe模型代码风格不一样，于是自己根据VGGNet论文内容，并结合自己的数据集，将vggnet_train_val.prototxt重新写了一下：

vggnet_train_val.prototxt:

name: "VGGNet"
layer {
  name: "data"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  transform_param {
    crop_size: 224
    mean_value: 104
    mean_value: 117
    mean_value: 123
    mirror: true
  }
  data_param {
    source: "models/vggnet/vgg_train_lmdb" #注意训练集文件的路径
    batch_size: 32  #训练批次大小根据自己的显卡显存而定，我开始设为64导致out of memory,于是改成32
    backend: LMDB
  }
}
layer {
  name: "data"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TEST
  }
  transform_param {
    crop_size: 224
    mean_value: 104
    mean_value: 117
    mean_value: 123
    mirror: false
  }
  data_param {
    source: "models/vggnet/vgg_val_lmdb" #注意验证集文件的路径
    batch_size: 32
    backend: LMDB
  }
}
layer {
  name: "conv1_1"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "conv1_1"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 1
  }
  convolution_param {
    num_output: 64
    kernel_size: 3
    pad: 1
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "relu1_1"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv1_1"
  top: "conv1_1"
}

layer {
  name: "conv1_2"
  type: "Convolution"
  bottom: "conv1_1"
  top: "conv1_2"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 1
  }
  convolution_param {
    num_output: 64
    kernel_size: 3
    pad: 1
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "relu1_2"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv1_2"
  top: "conv1_2"
}

layer {
  name: "pool1"
  type: "Pooling"
  bottom: "conv1_2"
  top: "pool1"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    stride: 2
  }
}

layer {
  name: "conv2_1"
  type: "Convolution"
  bottom: "pool1"
  top: "conv2_1"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 1
  }
  convolution_param {
    num_output: 128
    kernel_size: 3
    pad: 1
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "relu2_1"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv2_1"
  top: "conv2_1"
}
layer {
  name: "conv2_2"
  type: "Convolution"
  bottom: "conv2_1"
  top: "conv2_2"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 1
  }
  convolution_param {
    num_output: 128
    kernel_size: 3
    pad: 1
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "relu2_2"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv2_2"
  top: "conv2_2"
}

layer {
  name: "pool2"
  type: "Pooling"
  bottom: "conv2_2"
  top: "pool2"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    stride: 2
  }
}

layer {
  name: "conv3_1"
  type: "Convolution"
  bottom: "pool2"
  top: "conv3_1"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 1
  }
  convolution_param {
    num_output: 256
    kernel_size: 3
    pad: 1
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "relu3_1"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv3_1"
  top: "conv3_1"
}

layer {
  name: "conv3_2"
  type: "Convolution"
  bottom: "conv3_1"
  top: "conv3_2"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 1
  }
  convolution_param {
    num_output: 256
    kernel_size: 3
    pad: 1
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "relu3_2"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv3_2"
  top: "conv3_2"
}

layer {
  name: "conv3_3"
  type: "Convolution"
  bottom: "conv3_2"
  top: "conv3_3"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 1
  }
  convolution_param {
    num_output: 256
    kernel_size: 3
    pad: 1
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "relu3_3"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv3_3"
  top: "conv3_3"
}

layer {
  name: "pool3"
  type: "Pooling"
  bottom: "conv3_3"
  top: "pool3"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    stride: 2
  }
}

layer {
  name: "conv4_1"
  type: "Convolution"
  bottom: "pool3"
  top: "conv4_1"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 1
  }
  convolution_param {
    num_output: 512
    kernel_size: 3
    pad: 1
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "relu4_1"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv4_1"
  top: "conv4_1"
}

layer {
  name: "conv4_2"
  type: "Convolution"
  bottom: "conv4_1"
  top: "conv4_2"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 1
  }
  convolution_param {
    num_output: 512
    kernel_size: 3
    pad: 1
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "relu4_2"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv4_2"
  top: "conv4_2"
}

layer {
  name: "conv4_3"
  type: "Convolution"
  bottom: "conv4_2"
  top: "conv4_3"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 1
  }
  convolution_param {
    num_output: 512
    kernel_size: 3
    pad: 1
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "relu4_3"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv4_3"
  top: "conv4_3"
}

layer {
  name: "pool4"
  type: "Pooling"
  bottom: "conv4_3"
  top: "pool4"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    stride: 2
  }
}

layer {
  name: "conv5_1"
  type: "Convolution"
  bottom: "pool4"
  top: "conv5_1"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 1
  }
  convolution_param {
    num_output: 512
    kernel_size: 3
    pad: 1
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "relu5_1"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv5_1"
  top: "conv5_1"
}

layer {
  name: "conv5_2"
  type: "Convolution"
  bottom: "conv5_1"
  top: "conv5_2"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 1
  }
  convolution_param {
    num_output: 512
    kernel_size: 3
    pad: 1
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "relu5_2"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv5_2"
  top: "conv5_2"
}

layer {
  name: "conv5_3"
  type: "Convolution"
  bottom: "conv5_2"
  top: "conv5_3"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 1
  }
  convolution_param {
    num_output: 512
    kernel_size: 3
    pad: 1
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "relu5_3"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv5_3"
  top: "conv5_3"
}

layer {
  name: "pool5"
  type: "Pooling"
  bottom: "conv5_3"
  top: "pool5"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    stride: 2
  }
}

layer {
  name: "fc6"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "pool5"
  top: "fc6"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 1
  }
  inner_product_param {
    num_output: 4096
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "relu6"
  type: "ReLU"
  bottom: "fc6"
  top: "fc6"
}
layer {
  name: "drop6"
  type: "Dropout"
  bottom: "fc6"
  top: "fc6"
  dropout_param {
    dropout_ratio: 0.5
  }
}
layer {
  name: "fc7"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "fc6"
  top: "fc7"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 1
  }
  inner_product_param {
    num_output: 4096
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "relu7"
  type: "ReLU"
  bottom: "fc7"
  top: "fc7"
}
layer {
  name: "drop7"
  type: "Dropout"
  bottom: "fc7"
  top: "fc7"
  dropout_param {
    dropout_ratio: 0.5
  }
}
layer {
  name: "fc8"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "fc7"
  top: "fc8"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
  }
  inner_product_param {
    num_output: 10              #注意将fc8层改成自己的图像类别数目
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "accuracy"
  type: "Accuracy"
  bottom: "fc8"
  bottom: "label"
  top: "accuracy"
  include {
    phase: TEST
  }
}
layer {
  name: "loss"
  type: "SoftmaxWithLoss"
  bottom: "fc8"
  bottom: "label"
  top: "loss"
}

第三步：准备VGGNet-16模型求解器文件：vggnet_solver.prototxt

这一步比较简单，参考其他模型的solver文件即可：

vggnet_solver.prototxt:

net: "models/vggnet/vggnet_train_val.prototxt"
test_iter: 10
test_interval: 500  #每经过500次训练，进行一次验证查看accuracy
base_lr: 0.01
lr_policy: "step"
gamma: 0.1
stepsize: 1000
display: 20
max_iter: 2000  #只是做做练习，2000次迭代就够了
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0005
snapshot: 1000  #每经过1000次迭代训练保存一次快照
snapshot_prefix: "models/vggnet/vggnet_train"
solver_mode: GPU

第四步：准备VGGNet-16模型训练shell脚本

编写train_vggnet.sh脚本文件。

train_vggnet.sh:

#!/usr/bin/env sh
set -e

./build/tools/caffe train \
    --solver=models/vggnet/vggnet_solver.prototxt $@

所有的准备工作完成！当然你得先配置好caffe-GPU环境。现在/caffe/models/vggnet/目录下有这些文件：

第五步：执行训练

在caffe/目录下打开bash，执行以下命令：

bash ./models/vggnet/train_vggnet.sh

下面是训练过程中打印出的验证集的Accuracy情况：

I0316 22:12:22.387151 12448 solver.cpp:351] Iteration 0, Testing net (#0)
I0316 22:12:23.484271 12448 solver.cpp:418]     Test net output #0: accuracy = 0.10625
...
I0316 22:15:08.977102 12448 solver.cpp:351] Iteration 500, Testing net (#0)
I0316 22:15:10.174433 12448 solver.cpp:418]     Test net output #0: accuracy = 0.340625
...
I0316 22:17:58.450613 12448 solver.cpp:351] Iteration 1000, Testing net (#0)
I0316 22:17:59.427794 12448 solver.cpp:418]     Test net output #0: accuracy = 0.359375
...
I0316 22:20:45.280406 12448 solver.cpp:351] Iteration 1500, Testing net (#0)
I0316 22:20:46.432967 12448 solver.cpp:418]     Test net output #0: accuracy = 0.459375
...
I0316 22:23:34.968350 12448 solver.cpp:351] Iteration 2000, Testing net (#0)
I0316 22:23:35.955927 12448 solver.cpp:418]     Test net output #0: accuracy = 0.51875

最后：结果评估和总结

从打印出的Accuracy结果来看，模型顺利地开始训练，并且随着训练次数的增多，模型的top-1准确率在慢慢提升。说明整个分类模型训练的准备流程是没问题的。

实际上，由于训练数据实在很少，只准备了ImageNet2012图像分类数据集大小的1/100，加上VGGNet-16差不多1.4亿的模型参数，不难猜想模型肯定会出现严重的过拟合现象，不过没关系，这次练习的重点是掌握使用自己的图像数据集来完成图像分类模型训练的所有流程。

总结一下，整个分类模型包含以下步骤：

第一步：准备自己的图像分类数据集。准备数据集的格式是按照ImageNet竞赛图像分类项目中的数据集格式来制作的。

第二步：准备VGGNet-16模型文件vggnet_train_val.prototxt。如果你的显卡显存有限，完全可以选择/caffe/models/中官方提供的几个分类模型如AlexNet或者GoogLeNet，甚至使用LeNet都行。只要注意数据层和最后分类层的参数修改。
第三步：准备VGGNet-16模型求解器文件：vggnet_solver.prototxt。求解器参数可以适当改小一些，只是做练习，没必要花太多的时间来训练模型。
第四步：准备VGGNet-16模型训练shell脚本。这一步完全可以省略，看个人习惯了，直接在bash中输入以下命令来执行模型训练：

./build/tools/caffe train \
    --solver=models/vggnet/vggnet_solver.prototxt

第五步：执行训练。

最后编辑于：2018.03.24 10:41:07

人面猴
序言：七十年代末，一起剥皮案震惊了整个滨河市，随后出现的几起案子，更是在滨河造成了极大的恐慌，老刑警刘岩，带你破解...
沈念sama阅读 162,825评论 4赞 377
死咒
序言：滨河连续发生了三起死亡事件，死亡现场离奇诡异，居然都是意外死亡，警方通过查阅死者的电脑和手机，发现死者居然都...
沈念sama阅读 68,887评论 2赞 308
救了他两次的神仙让他今天三更去死
文/潘晓璐我一进店门，熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来，“玉大人，你说我怎么就摊上这事。” “怎么了？”我有些...
开封第一讲书人阅读 112,425评论 0赞 255
道士缉凶录：失踪的卖姜人
文/不坏的土叔我叫张陵，是天一观的道长。经常有香客问我，道长，这世上最难降的妖魔是什么？我笑而不...
开封第一讲书人阅读 44,801评论 0赞 224
港岛之恋（遗憾婚礼）
正文为了忘掉前任，我火速办了婚礼，结果婚礼上，老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己，他们只是感情好，可当我...
茶点故事阅读 53,252评论 3赞 299
恶毒庶女顶嫁案：这布局不是一般人想出来的
文/花漫我一把揭开白布。她就那样静静地躺着，像睡着了一般。火红的嫁衣衬着肌肤如雪。梳的纹丝不乱的头发上，一...
开封第一讲书人阅读 41,089评论 1赞 226
城市分裂传说
那天，我揣着相机与录音，去河边找鬼。笑死，一个胖子当着我的面吹牛，可吹牛的内容都是我干的。我是一名探鬼主播，决...
沈念sama阅读 32,216评论 2赞 322
双鸳鸯连环套：你想象不到人心有多黑
文/苍兰香墨我猛地睁开眼，长吁一口气：“原来是场噩梦啊……” “哼！你这毒妇竟也来了？” 一声冷哼从身侧响起，我...
开封第一讲书人阅读 31,005评论 0赞 215
万荣杀人案实录
序言：老挝万荣一对情侣失踪，失踪者是张志新（化名）和其女友刘颖，没想到半个月后，有当地人在树林里发现了一具尸体，经...
沈念sama阅读 34,747评论 1赞 250
护林员之死
正文独居荒郊野岭守林人离奇死亡，尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋以下内容为张勋视角年9月15日...
茶点故事阅读 30,883评论 2赞 255
白月光启示录
正文我和宋清朗相恋三年，在试婚纱的时候发现自己被绿了。大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
茶点故事阅读 32,354评论 1赞 265
活死人
序言：一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡，死状恐怖，灵堂内的尸体忽然破棺而出，到底是诈尸还是另有隐情，我是刑警宁泽，带...
沈念sama阅读 28,694评论 3赞 265
日本核电站爆炸内幕
正文年R本政府宣布，位于F岛的核电站，受9级特大地震影响，放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜，却给世界环境...
茶点故事阅读 33,406评论 3赞 246
男人毒药：我在死后第九天来索命
文/蒙蒙一、第九天我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。院中可真热闹，春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
开封第一讲书人阅读 26,222评论 0赞 9
一桩弑父案，背后竟有这般阴谋
文/苍兰香墨我抬头看了看天上的太阳。三九已至，却和暖如春，着一层夹袄步出监牢的瞬间，已是汗流浃背。一阵脚步声响...
开封第一讲书人阅读 26,996评论 0赞 201
情欲美人皮
我被黑心中介骗来泰国打工，没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留，地道东北人。一个月前我还...
沈念sama阅读 36,242评论 2赞 287
代替公主和亲
正文我出身青楼，却偏偏与公主长得像，于是被迫代替她去往敌国和亲。传闻我的和亲对象是个残疾皇子，可洞房花烛夜当晚...
茶点故事阅读 36,017评论 2赞 281