Els fitxers importants per començar són els dos Notebooks TFG_TUTORIAL_ FOOD-101 i MNIST. S'ha generat una versió .html per si el lector no té el programari per llegir Notebooks. Tot i això, cal dir que la versió .html es veu limitada per no interpretar correctament el llenguatge LaTeX usat durant el document.

La organització dels fitxers en el directori és la següent:

caffe-master: Contindrà tot el codi de Caffe, la versió que vam usar, però sense compilar. A destacar mirar els fitxers modificats
--- caffe-master/python/caffe/io.py
--- caffe-master/tools/convert_imageset.cpp
--- caffe-master/src/caffe/util/io.cpp

MNIST: Tots els fitxers d'aquest dataset
--- MNIST-TRAIN: On s'han de descarregar les imatges de http://www.isy.liu.se/cvl/ImageDB/public/MNIST_digits/ per tal de seguir el procediment.
--- MNIST-TEST: Igual però amb el test.
--- Grayscale: Tots els fitxers de configuració del cas a escala de grisos + la xarxa entrenada + la log consola.
--- Color: Tots els fitxers de configuració del cas a color + la xarxa entrenada + la log consola.
--- 3BandesIguals: Tots els fitxers de configuració del cas a 3BandesIguals + la xarxa entrenada + la log consola.
--- 4BandesDiferents: Tots els fitxers de configuració del cas a 4BandesDiferents + la xarxa entrenada + la log consola.

Food-101:

Dades: Contidrà tots els fitxers comuns entre els diferents tipus d'intents per donar una millor classificació al problema
--- Dades/images: Hauria de contenir el contingut de les imatges ja classificades en carpetes/classes del comprimit de la web oficial http://www.vision.ee.ethz.ch/datasets/food-101/
--- Food-101-ImageNet: fitxers de configuració del cas de la estructura de la ImageNet.
--- Food-101-BandaEntropy: fitxers de configuració del cas de la BandaEntropy.
--- Food-101-Fine-Tuning-BVLC: fitxers de configuració del cas de de fer fine-tuning usant la ImageNet.
--- Food-101-Fine-Tuning-VD: fitxers de configuració del cas de de fer fine-tuning usant la Very-Deep. Llegir README intern. Aquest és el cas que realitzarà un 74% d'encert tal i com podrem veure en el log adjuntat.
--- --- Destacar el fitxer de sortida 'Food-101/Food-101-Fine-Tuning-VD/TEST-20INTENTS-i-ERRORS.txt' que ens permet veure els errors concrets que comet el nostre sistema de classificació i el % d'encert tenint fins a 20 intents.

Malauradament, ens ha estat impossible adjuntar els fitxers de les xarxes entrenades ni el dataset donat que el pes de tots ells era molt elevat (cada .caffemodel ocupava al voltant de 500MB: Hem de pensar quants paràmetres i pesos estem guardant i entendrem el per què d'aquest pes). S'han pensat en diverses solucions pel problema i finalment s'ha considerat oportú posar totes les eines necessaries per conseguir el resultat en aquesta carpeta i pujar lliurar un hipervincle que apuntarà a una carpeta que contindrà tots els .caffemodels per si es tingués interés en la seva descàrrega:

https://drive.google.com/folderview?id=0B2Zb1664IYLIfkpjM2tVYnVGRnRRdGFleFJGakZQQnNhRXlibWZBcHVZbXdTQm5MQlRNZzQ&usp=sharing
