如何从最后一层的输出中生成caffe中的预测标签?

我使用caffe和DIGITS接口,使用LeNet训练了我自己的图像数据集(交通灯图像11x27) . 我获得99%的准确率,当我通过DIGITS提供新图像时,它预测了良好的标签,因此网络似乎运行良好 .

但是,我很难通过Python / Matlab API预测标签的caffe . 最后一层输出(ip2)是一个带有2个元素的向量(我有2个类),例如[4.8060,-5.2608](第一个组件总是正数,第二个组件总是负数,绝对值范围是4个)到20) . 我从Python,Matlab和DIGITS的许多测试中了解到这一点 .

我的问题是:

  • Argmax无法直接在此图层上工作(它总是给出0)

  • 如果我使用softmax函数,它总会给我[1,0](这实际上是python接口中 net.blobs['prob']out['prob'] 的值,无论我的图像类如何)

那么,我怎样才能预测出良好的标签?

谢谢!

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