Caffe

Deep Learningのフレームワークの1つ

特徴としては、学習済みのモデルが配布されている

事前に学習させようとすると何日もかかるようなデータサイズやモデルも使用可能

Caffeで画像分類する方法は大きく分けて2つ

reference modelを使う

自分で用意したデータセットで学習させたモデルを使う

自分で用意したデータセットで学習を行う方法

0. 前処理

1. データセット用意

2. データベース作成

3. mean(平均画像)を取ってくる

4. deploy, train_test, solverのprototxtを用意する

5. trainingを行う

6. 得られたcaffemodelをPyCaffeでテスト

出典：CaffeでDeep Learning つまずきやすいところを中心に