caffe自己训练好模型,用python接口测试训练时的测试数据集,和训练时得到的accuracy差距很大

首先说明,测试的图片依然是训练时设置的测试数据,训练时减去了均值,但测试时也通过网上找的代码将mean.binaryproto转换为了mean.npy,但是结果还是不对。后来我又重新训练模型这次没有减去均值,python接口验证时也没有减去均值,这次结果则正常。所以猜测是不是处理的均值有问题?这是从网上找的转换均值的代码,麻烦看一下有没有问题。

def convert_mean(binMean,npyMean): 
    blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto() 
    bin_mean = open(binMean, 'rb').read() 
    blob.ParseFromString(bin_mean) 
    arr = np.array(caffe.io.blobproto_to_array(blob)) 
    npy_mean = arr[0] 
    np.save(npyMean, npy_mean)
 
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