如何查找Caffe Model Zoo预训练网络的训练类别及对应索引？

嘿，我太懂你这种找不到类别映射的挫败感了——我之前在折腾Caffe预训练模型的时候也踩过一模一样的坑！别着急，我给你分享几个靠谱的查找途径：

1. 追溯模型对应的原始数据集文档 #

绝大多数Caffe Model Zoo里的经典预训练模型（比如AlexNet、VGG、ResNet）都是基于公开标准数据集训练的，比如ILSVRC2012（ImageNet竞赛数据集）。这类数据集的官方文档里一定会有完整的类别-索引对应列表：

• 比如ILSVRC2012的synset_words.txt文件，里面每行的顺序就对应模型输出的索引顺序（注意：Caffe模型的输出索引通常从0开始，这个文件的第一行一般对应索引0，部分模型可能有1位偏移，需要结合deploy文件验证）。
• 如果模型基于CIFAR-10、MNIST这类小数据集，直接找对应数据集的官方类别说明即可。

2. 检查模型包的配套文件 #

很多模型下载时会附带容易被忽略的小文件，别漏了：

• 找找模型文件夹里有没有labels.txt、synset_words.txt或者class_names.txt这类命名的文件，这些就是现成的类别映射表。
• 打开deploy.prototxt，看最后一层全连接层的名称（比如fc1000），数字就是类别数；部分deploy文件里还会有注释说明类别来源，顺着线索找就行。

3. 用Caffe工具或代码辅助验证 #

如果上面的方法都没结果，可以用Caffe自带工具或Python接口反向推导：

• 用Python加载模型后，查看最后输出层的维度确认类别数，再对应到同类别数的标准数据集列表。
• 运行caffe test命令时，把输出结果和已知的数据集类别做对比，就能反向对应出索引关系。

4. 查看Model Zoo的模型详情页 #

回到Model Zoo里该模型的专属页面，仔细看描述、Notes或Comments部分：

• 很多模型会明确标注“Trained on XXXX dataset”，直接去这个数据集的官方资源里找类别列表就好。
• 部分模型作者会在页面里附上类别映射文件的提示，甚至直接列出关键类别信息。

如果是小众自定义数据集训练的模型，最稳妥的方式是查看模型的原始论文，或者在Model Zoo页面留言联系作者，他们通常会提供对应的类别索引信息。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Putter Lertplakorn