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 ...

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 ...

利用caffe生成 lmdb 格式的文件，並對網絡進行FineTuning 數據的組織格式為： 首先，所需要的腳本指令路徑為： /home/wangxiao/Downloads/caffe-master/examples/imagenet ...

1 引言 1-1 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 ...

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 ...

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 ...

　　caffe事兒真多，數據必須得lmdb或者leveldb什么的才行，如果數據是圖片的話，那用caffe自帶的convert_image.cpp就行，但如果不是圖片，就得自己寫程序了。我也不是計算機專業的，我哪看得懂源碼，遂奮發而百度之，然無甚結果，遂google之，嘗聞“內事不決問百度，外事 ...