Неправильные прогнозы при реализации GoogleNet

Question

Я являюсь пользователем реализации GoogleNet в Caffe, доступной по https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_googlenet в процессе обнаружения и локализации. Я пользовался большим успехом, используя эту сеть для обучения передаче по моей собственной детальной задаче классификации, но мне было гораздо сложнее использовать готовую реализацию. Используя слегка измененную версию deploy.prototxt с размером пакета, уменьшенным с 10 до 1, я предсказываю классы для изображений, содержащихся в этом каталоге.

{
'bikini1': {
    '445': 0.44777653,
    '459': 0.42523962,
    '543': 0.0014282113,
    '638': 0.083084606,
    '639': 0.03712019},
'bikini2': {
    '445': 0.34988937,
    '459': 0.56838924,
    '638': 0.053508826,
    '639': 0.0262988,
    '775': 0.00064279145},
'cheeseburger1': {
    '923': 0.00077056035,
    '924': 0.00074912253,
    '931': 0.0040806201,
    '933': 0.98862922,
    '964': 0.0012325585},
'cheeseburger2': {
    '923': 5.947132e-05,
    '928': 0.00013152717,
    '931': 0.00084521802,
    '933': 0.99827468,
    '934': 0.00013743658},
'ipod1': {
    '487': 0.0010906343,
    '605': 0.99825007,
    '632': 9.7395357e-05,
    '662': 0.00010778452,
    '754': 0.00011993563},
'ipod2': {
    '487': 1.3061179e-05,
    '592': 2.9665862e-05,
    '605': 0.99993002,
    '681': 9.4235074e-06,
    '761': 3.5998178e-06}
}

Эти изображения взяты непосредственно из учебного набора ImageNet. Интересно, что сеть назначает одну и ту же метку каждой паре с высокой степенью достоверности, но эти метки совершенно не соответствуют меткам, предоставленным ImageNet. Сеть, кажется, работает, но, возможно, я ссылаюсь на неправильное отображение меток классов? Любая помощь от всех ваших специалистов по Caffe / ImageNet будет принята с благодарностью!