之前有用OpenCv的SUFT特征提取和SVM、BOW做过按图像里的内容进行分类的相关项目，耗时长，准确率又不是很高，各种优化之后准确率也只有百分七十到八十，所以一直想用caffe试试。
1.windows 7 64位
之前一直在linux下（Ubuntu 16.04 64位）使用过caffe，然后也有在win7 32位试过，能编译，但是在训练过程中出现各种小问题，所有就换64位系统，在训练没有遇到什么问题。
2.Anaconda3
安装Anaconda3尽量装3.4，这样就不用再把python的版本降到3.5。
3.caffe CPU
caffe我使用的是CPU版本。
4.可以从这里下载我分好类的正样本和测试样本，下载地址：https://download.csdn.net/download/matt45m/11044661
在caffe-windows/data/classify文件夹下编写脚本，把图像数据改成Leveldb格式
data_convention.bat
在caffe-windows/data/classify文件夹下编写脚本，点击运行，生成均值文件
data_mean.bat
3.更改train_val
对trian_val文件进行修改，更改source路径,batch_size,backend和mean_file，其中batch_size看计算机的配置，计算机配置较高，可以设大一点，训练的结果准确率会有些提升。
4.编写训练脚本
trainSc.bat