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/Users/shi3z/deel/data/images/image0009123.jpg 101 1
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/Users/shi3z/deel/data/images/image0009126.jpg 101 딥러닝 시작하기
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코드 1-9 test.txt의 내용(예)
/Users/shi3z/deel/data/images/image0000351.jpg 0
/Users/shi3z/deel/data/images/image0000352.jpg 0
/Users/shi3z/deel/data/images/image0000353.jpg 0
/Users/shi3z/deel/data/images/image0000354.jpg 0
/Users/shi3z/deel/data/images/image0000355.jpg 0
/Users/shi3z/deel/data/images/image0000356.jpg 0
.
.
.
/Users/shi3z/deel/data/images/image0009139.jpg 101
/Users/shi3z/deel/data/images/image0009140.jpg 101
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train.txt와 test.txt는 Deel의 make_train_data.py를 이용해 생성할 수 있습니다. 이것은
13
Caffe 에서도 적용되는 일반적인 형식입니다. 왼쪽은 파일 이름의 전체 경로, 오른쪽의 수치는
14
클래스를 나타냅니다. 클래스는 Caltech101 을 사용한 경우, 101개가 있으므로 이렇게 됩니다.
코드 1-9를 실행해봅시다.

$ cp examples/tiny4.py . 예제 파일 복사하기
$ python tiny4.py

또한, 각각의 클래스가 무엇을 의미하는지는 data 디렉터리의 labels.txt에 저장됩니다.

13 Caffe는 딥러닝 프레임워크의 하나입니다. BVLC(Berkeley Vision and Learning Center)를 중심으로 개발되었으며, BSD 2-Clause
license로 공개되어 있습니다(http://caffe.berkeleyvision.org/).
14 Caltech101은 101개의 카테고리(클래스)로 분류된 이미지 데이터셋입니다. 각 카테고리에는 이미지가 약 40~800개 있습니다. FeiFei Li,
Marco Andreetto, Marc Aurelio Ranzato가 2003년 9월에 수집해 제공하고 있습니다(http://www.vision.caltech.edu/Image_
Datasets/Caltech101/).

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