\imagenet \readme.md进行理解。 1 生成LmDB格式文件 caffe中通过图像 ...
引言 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 下的lenet train test.prototxt文件,发现里面既给出了训练集的路径,又给出了测试集的路径。因此答案很显然了,我们 ...
2016-05-12 20:30 0 9590 推荐指数:
\imagenet \readme.md进行理解。 1 生成LmDB格式文件 caffe中通过图像 ...
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 ...
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 ...
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 ...
问题描述: lmdb文件支持数据+标签的形式,但是却只能写入一个标签,引入多标签的解决方法有很多,这儿详细说一下我的办法:制作多个data数据,分别加入一个标签。我的方法只适用于标签数量较少的情况,标签数量比较多的话建议修改源码支持。下面介绍详细步骤。以下均以两个标签作为介绍。 生成两个含 ...
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 ...
在深度学习的实际应用中,我们经常用到的原始数据是图片文件,如jpg,jpeg,png,tif等格式的,而且有可能图片的大小还不一致。而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb,因此就产生了这样的一个问题:如何从原始图片文件转换成caffe中能够运行的db(leveldb/lmdb ...