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你的理解没错，这确实需要进行精心的设计和调整分层，用尽量接近的感受野来选取框
1.每次测试是不是没有测试验证集中所有的样本 2.测试代码写错，导致和caffe的运行时测试的方式不一样 常见的有均值未减， 归一化方式不一样
分块识别或者先做region的检测，后做识别。
[i][b]你需要注意下windows上面lmdb是有bug的，如果是linux可能是路径配置的问题。[/b][/i]
windows下建议使用 [url]https://github.com/Microsoft/caffe[/url] 这个库来做各种编译，其他的版本不是很好用。 注意阅读官网给出的readme，建议使用vs2013和nuget，lmdb里面有bug建议，自行修...
没有内容
2017-06-09 薛云峰 回答了问题, Faster R-CNN 提取锚点生成区域的方法是否存在不足之处？？
2016-12-09 薛云峰 回答了问题, caffe 用训练好的模型（准确率95%）对测试集再次进行测试 准确率非常低？
2016-04-06 薛云峰 回答了问题, 图片训练完成后，用来测试的图片中包含多个猫和狗，想全部识别怎样处理
2016-03-17 薛云峰 回答了问题, caffe的python接口，执行f.write(str(lenet('mnist/mnist_train_lmdb', 64)))报错
2016-03-16 薛云峰 回答了问题, caffe for window的autoencoder运行问题
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