如何获得Caffe模型的概率

Question

我正在使用Squeezenet，最后几层看起来像这样，我不太确定到底要为我进行哪些更改才能利用概率，

layer {
  name: "loss"
  type: "SoftmaxWithLoss"
  bottom: "pool10"
  bottom: "label"
  top: "loss"
  #include {
  #  phase: TRAIN
  #}
}
layer {
  name: "accuracy"
  type: "Accuracy"
  bottom: "pool10"
  bottom: "label"
  top: "accuracy"
  #include {
  #  phase: TEST
  #}
}
layer {
  name: "accuracy_top5"
  type: "Accuracy"
  bottom: "pool10"
  bottom: "label"
  top: "accuracy_top5"
  #include {
  #  phase: TEST
  #}
  accuracy_param {
    top_k: 5
  }
} 

我如何获得概率而不是二进制输出？ 提前致谢。

Answer 1

在python中，您可以执行以下形式的操作：

    caffe.set_mode_gpu()    
    net = caffe.Net('path/to/deploy.prototxt', 'path/to/mode.caffemodel',caffe.TEST)

    for image in images:

        im = np.array(caffe.io.load_image(image))
        im = np.array(im,dtype=np.float32)
        im = im.transpose(2,0,1)
        net.blobs['data'].reshape(1,*im.shape)
        net.blobs['data'].data[...] = im
        net.forward()
        print(net.blobs['prob'].data)

为了更深入地了解caffe网络手术的代码段和其他有用功能，我建议使用此链接 。

Answer 2

您缺少的是一个"Softmax"层，该层将您的预测“转换”为每个类别的概率

layer {
  name: "prob"
  type: "Softmax"
  bottom: "pool10"
  top: "prob"
}

请注意，您的损失层"SoftmaxWithLoss"在内部进行了非常相同的概率计算（理论上，您可能将这些概率作为损失层的第二层，但出于某种原因，我从未设法使其起作用。PR＃5828假设使其正常工作）