如何从最后一层的输出中生成caffe中的预测标签？

Question

我使用caffe和DIGITS界面，使用LeNet训练了我自己的图像数据集（交通灯图像11x27）。我获得99％的准确率，当我通过DIGITS提供新图像时，它预测了良好的标签，因此网络似乎运行良好。

然而，我很难通过Python / Matlab API预测标签的caffe。最后一层输出（ip2）是一个带有2个元素的向量（我有2个类），例如[4.8060，-5.2608]（第一个组件总是正数，第二个组件总是负数，绝对值范围是4个）到20）。我从Python，Matlab和DIGITS的许多测试中了解到它。

我的问题是：

• Argmax无法直接在此图层上工作（它始终为0）
• 如果我使用softmax函数，它总会给我[1,0]（这实际上是python接口中net.blobs['prob']或out['prob']的值，无论我的图像类如何）

那么，我怎样才能预测好标签？

谢谢！