PROSAGA码农传奇-图像索引-如何找到Caffe网络训练过的类/对象列表（以及它们的索引）？

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    模型动物园中的模型通常在选定的几个公开基准上进行训练/测试。我相信每个模型都清楚地说明了它所训练/测试的基准。了解使用的基准测试，您可以直接从基准网站访问标签列表。
  
  
    例如，受过训练的模型
    <a href="http://www.image-net.org/" rel="nofollow noreferrer">
      的
        ImageNet
      </强>
    </A>
     （也称为ILSVRC挑战）训练将每个图像分类为1000个类别中的一个（最后一层）
     <code>
 num_output: 1000
 </code>
    ）。您可以找到有关此基准测试类的更多信息
    <a href="https://stackoverflow.com/a/30285844/1714410">
      这里
    </A>
     和
    <a href="https://github.com/davidgengenbach/vgg-caffe/blob/master/data/labels.txt" rel="nofollow noreferrer">
      这里
    </A>
    。
  
  
    一些模型经过培训
    <a href="https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html" rel="nofollow noreferrer">
      的
        CIFAR
      </强>
    </A>
     微小的图像。该基准测试有两种“风格”：CIFAR10和CIFAR100，它们将每个图像分别分为10或100个类别中的一个（
     <code>
 num_output
 </code>
     最后一层10或100）。您可以在基准测试的网页上找到类的列表。
  
  
    除了分类模型之外，还有检测模型，经过培训可以进行分类
    的
      和
    </强>
     本地化每个图像中的多个对象。这些模型通常在基准测试上进行培训，例如
    <a href="http://cocodataset.org/#home" rel="nofollow noreferrer">
      的
        MSCOCO
      </强>
    </A>
     有80个班级（如果我没有记错的话），和
    <a href="http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/" rel="nofollow noreferrer">
      的
        PASCAL VOC
      </强>
       检测挑战
    </A>
     有20个班级。
  
  
    最重要的是，您需要查看每个模型的培训基准，然后从基准测试的网页上获取标签。
  
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