1.图片的处理
输入：将自己的图像转换成caffe需要的格式要求：lmdb 或者 leveldb 格式
这里caffe有自己提供的脚本：create_minst.sh
转换训练图片和验证图片的格式，运行脚本以后生成对应的：***_train_Imdb 文件夹，***_val_Imdb文件夹
在此注意的是 数据的标注：
create_minst.sh里的输入是train.txt 和val.txt (这两个文件分别保存的是：训练train图片的路径以及标签,还有验证val图片的路径和标签 )
格式如下：
在create_imagenet.sh注意要写好train.txt与val.txt的文件路径
2. 编写配置文件并训练模型
配置文件有两个：1.参数的配置文件solver_**.prototxt(这里可以修改迭代的次数，步率以及其他内容，我只修改了迭代次数)
2.训练网络的配置文件：train_CIFAR10_48.prototxt,test_CIFAR10_48.prototxt
在train_CIFAR10_48.prototxt这里的source 就是我们之前转换好的caffe对应的训练图片的leveldb文件夹,同理test_CIFAR10_48.prototx
在这里需要注意的是meanfile是均值文件，他可以提高你的训练准确率。我这里没有自己生成均值文件,而是用的ilsvrc12库的均值文件~
接下来运行训练的脚本：train.sh
脚本内容如下： 这里指定了了参数配置文件solver_CIFAR10_48.prototxt
还有一个值得提一句的是：bvlc_reference_caffenet.caffemodel这是一个与训练模型，需要提前下载好。 gpu -1是用cpu，
../../build/tools/caffe train -solver solver_CIFAR10_48.prototxt -weights ../../models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel -gpu -1 2>&1 | tee log.txt
运行完以后会生成model文件：例子中我训练500次。
3.利用model来测试
这里有脚本文件：run_*.m
top_K代表匹配出几个相似图片 如果只想要匹配出最最相似的top_k=1
接下来的路径按照自己的路径填写。
强调的是:test_file_list存储的是要进行预测的图片路径，
test_label_list存储的是预测图片的正确答案(因为如果要求准确率，需要这个文件，如果不需要的话就忽略吧注释掉，然后把算精确率的代码注释掉就ok了)
train_file_list就是你的图片集，预测图片在这个图片集里寻找与 它最最匹配的picture
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p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0px Menlo; color: #34bd26}
span.s1 {font-variant-ligatures: no-common-ligatures}
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p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0px Menlo}
span.s1 {font-variant-ligatures: no-common-ligatures}
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p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0px Menlo}
span.s1 {font-variant-ligatures: no-common-ligatures}
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p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0px Menlo}
p.p2 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0px Menlo; color: #5e34ff}
span.s1 {font-variant-ligatures: no-common-ligatures}
span.s2 {font-variant-ligatures: no-common-ligatures; color: #d53bd3}
span.s3 {font-variant-ligatures: no-common-ligatures; color: #c33720}
span.s4 {font-variant-ligatures: no-common-ligatures; color: #ce7924}
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