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该车型检测使用的是开源的模型，Paper见下：

A Large-Scale Car Dataset for Fine-Grained Categorization and Verification
L. Yang, P. Luo, C. C. Loy, X. Tang, arXiv:1506.08959, 2015   		

一、该模型需要一个已经训练好的caffemodel，地址在caffe Model Zoo里面，名字叫做GoogLeNet_cars，下载链接为

http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/datasets/comp_cars/googlenet_finetune_web_car_iter_10000.caffemodel

二、需要deploy.prototxt，该文件位于   https://gist.github.com/bogger/b90eb88e31cd745525ae   

三、所需要的均值文件。该均值文件使用的是ImageNet 数据使用的标准均值文件。在

安装caffe 的电脑上，caffe根目录下运行

 /data/ilsvrc12/get_ilsvrc_aux.sh 文件可生成均值文件，名字应该为：imagenet_mean.binaryproto

四、所用的映射文件（431种车型），也就是label文件，可从此获得，

官方地址：https://github.com/bogger/caffe-multigpu/blob/multigpu/models/finetune_web_car/

matlab/make_model_names_cls.mat

CSDN地址：http://download.csdn.net/download/s9434/10163226

五.找到一张自己的测试图片，输入路径即可，例子如下：

./build/examples/cpp_classification/classification.bin \

models/bvlc_reference_caffenet/Comp_cars_deploy.prototxt \

models/bvlc_reference_caffenet/googlenet_finetune_web_car_iter_10000.caffemodel \

 data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto \

data/ilsvrc12/CompCars_make_model_names_cls.txt \

 examples/images/1.jpg

亲测可行！