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 ...
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。 生成两个含单标签的list: 按照同一顺序做shuffle处理,caffe训练数据shuffle处理是有必要的,虽然ca ...
2017-04-28 18:48 0 1863 推荐指数:
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 ...
有TFrecord,但是Pytorch没有对应的数据格式,在查询各类资料之后,我决定使用LMDB这个数据库 ...
Caffe3——ImageNet数据集创建lmdb类型的数据 ImageNet数据集和cifar,mnist数据集最大的不同,就是数据量特别大;单张图片尺寸大,训练样本个数多;面对如此大的数据集,在转换成lmdb文件时;使用了很多新的类型对象。 1,动态扩容的数组“vector”,动态地添加 ...
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 ...
\imagenet \readme.md进行理解。 1 生成LmDB格式文件 caffe中通过图像 ...
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 ...
caffe中可以采取lmdb健值数据库的方式向网络中输入数据。 所以操作lmdb就围绕“键-值“的方式访问数据库就好了。 Write 我们可以采用cv2来读入自己的图像数据,采用datum格式来存储数据。 Datum is a Google Protobuf Message ...
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 ...