要训练ssd基本都是在liu wei框架下改,生成lmdb这一关照葫芦画瓢总遇坑,记录之: 1. labelmap_voc.prototxt要根据自己的分类修改,比如人脸检测改成这样: 这里只有两类:背景、脸,因此训练的时候也要记得num_classes改成2(20分类的voc ...
利用caffe生成 lmdb 格式的文件,并对网络进行FineTuning 数据的组织格式为: 首先,所需要的脚本指令路径为: home wangxiao Downloads caffe master examples imagenet 其中,生成lmdb的文件为: create imagenet.sh 接下来的主要任务就是修改自己的data的存放路径了。 都修改完成后,在终端执行:create ...
2016-01-03 13:53 0 3432 推荐指数:
要训练ssd基本都是在liu wei框架下改,生成lmdb这一关照葫芦画瓢总遇坑,记录之: 1. labelmap_voc.prototxt要根据自己的分类修改,比如人脸检测改成这样: 这里只有两类:背景、脸,因此训练的时候也要记得num_classes改成2(20分类的voc ...
\imagenet \readme.md进行理解。 1 生成LmDB格式文件 caffe中通过图像 ...
本文主要介绍如何在caffe框架下生成LMDB。其中包含了两个任务的LMDB生成方法,一种是分类,另外一种是检测。 分类任务 第一步 生成train.txt和test.txt文件文件 对于一个监督学习而言,通常具有训练集(train_data文件夹)和测试集(test_data ...
()函数; 最终还是靠类:LMDB应该算是一个对上面两个类的调用吧。它应该算是做了封装吧,,干脆直接 ...
个人实践代码如下: 结果生成两个文件:00b_train_lmdb.sh; 00b_val_lmdb.sh 参考一: 由于参数比较多,因此我们可以编写一个sh脚本来执行命令: 首先,创建sh脚本文件: 编辑,输入下面的代码并保存 ...
1 引言 1-1 以example_mnist为例,如何加载属于自己的测试集? 首先抛出一个问题:在example_mnist这个例子中,测试集是人家给好了的。那么如果我们想自己试着手写几个数字然后验证识别效果又当如何呢? 观察CAFFE_ROOT/examples/mnist/下 ...
一、任务 现在用caffe做目标检测一般需要lmdb格式的数据,而目标检测的数据和目标分类的lmdb格式的制作难度不同。就目标检测来说,例如准备SSD需要的数据,一般需要以下几步: 1.准备图片并标注groundtruth 2.将图像和txt格式 ...
代码:https://github.com/liangX-box/pytorchReadLmdb.git 一. 处理好训练集和验证集后,通过caffe的convert_imageset生成lmdb: (1) /usr/softwares/caffe/build/tools ...