1 收集自己的數據 1-1 我的訓練集與測試集的來源:表情包 由於網上一幅一幅圖片下載非常麻煩,所以我干脆下載了兩個eif表情包。同一個表情包里的圖像都有很強的相似性,因此可以當成一類圖像來使用。下載個eif解壓包可以把eif文件解壓成gif和jpg格式的文件,然后刪除gif文件,只留下jpg ...
引言 以example mnist為例,如何加載屬於自己的測試集 首先拋出一個問題:在example mnist這個例子中,測試集是人家給好了的。那么如果我們想自己試着手寫幾個數字然后驗證識別效果又當如何呢 觀察CAFFE ROOT examples mnist 下的lenet train test.prototxt文件,發現里面既給出了訓練集的路徑,又給出了測試集的路徑。因此答案很顯然了,我們 ...
2016-05-12 20:30 0 9590 推薦指數:
1 收集自己的數據 1-1 我的訓練集與測試集的來源:表情包 由於網上一幅一幅圖片下載非常麻煩,所以我干脆下載了兩個eif表情包。同一個表情包里的圖像都有很強的相似性,因此可以當成一類圖像來使用。下載個eif解壓包可以把eif文件解壓成gif和jpg格式的文件,然后刪除gif文件,只留下jpg ...
\imagenet \readme.md進行理解。 1 生成LmDB格式文件 caffe中通過圖像 ...
一、任務 現在用caffe做目標檢測一般需要lmdb格式的數據,而目標檢測的數據和目標分類的lmdb格式的制作難度不同。就目標檢測來說,例如准備SSD需要的數據,一般需要以下幾步: 1.准備圖片並標注groundtruth 2.將圖像和txt格式 ...
個人實踐代碼如下: 結果生成兩個文件:00b_train_lmdb.sh; 00b_val_lmdb.sh 參考一: 由於參數比較多,因此我們可以編寫一個sh腳本來執行命令: 首先,創建sh腳本文件: 編輯,輸入下面的代碼並保存 ...
要訓練ssd基本都是在liu wei框架下改,生成lmdb這一關照葫蘆畫瓢總遇坑,記錄之: 1. labelmap_voc.prototxt要根據自己的分類修改,比如人臉檢測改成這樣: 這里只有兩類:背景、臉,因此訓練的時候也要記得num_classes改成2(20分類的voc ...
問題描述: lmdb文件支持數據+標簽的形式,但是卻只能寫入一個標簽,引入多標簽的解決方法有很多,這兒詳細說一下我的辦法:制作多個data數據,分別加入一個標簽。我的方法只適用於標簽數量較少的情況,標簽數量比較多的話建議修改源碼支持。下面介紹詳細步驟。以下均以兩個標簽作為介紹。 生成兩個含 ...
本文主要介紹如何在caffe框架下生成LMDB。其中包含了兩個任務的LMDB生成方法,一種是分類,另外一種是檢測。 分類任務 第一步 生成train.txt和test.txt文件文件 對於一個監督學習而言,通常具有訓練集(train_data文件夾)和測試集(test_data ...
在深度學習的實際應用中,我們經常用到的原始數據是圖片文件,如jpg,jpeg,png,tif等格式的,而且有可能圖片的大小還不一致。而在caffe中經常使用的數據類型是lmdb或leveldb,因此就產生了這樣的一個問題:如何從原始圖片文件轉換成caffe中能夠運行的db(leveldb/lmdb ...