在 caffe 上使用 VGG 进行微调

fine-tuning with VGG on caffe

我正在复制中的步骤 http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/finetune_flickr_style.html

我想把网络改成VGG模型，在 http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/very_deep/caffe/VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel

是否可以简单地替换模型参数如下？

./build/tools/caffe train -solver models/finetune_flickr_style/solver.prototxt -weights VGG_ISLVRC_16_layers.caffemodel -gpu 0

或者我是否需要调整学习率、迭代次数，即它是否带有单独的 prototxt 文件？

您要训练的网络的权重与您用于 initializing/fine-tuning 的权重之间需要一一对应。新旧模型的架构必须匹配。

VGG-16 的架构与 models/finetune_flickr_style/train_val.prototxt (FlickrStyleCaffeNet) 描述的模型不同。这是求解器将尝试优化的网络。即使不崩溃，你加载的权重在新网络中也没有任何意义。

VGG-16 网络在 Caffe 模型动物园 this 页面上的 deploy.prototxt 文件中进行了描述。