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 ...
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。 生成兩個含單標簽的list: 按照同一順序做shuffle處理,caffe訓練數據shuffle處理是有必要的,雖然ca ...
2017-04-28 18:48 0 1863 推薦指數:
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 ...
有TFrecord,但是Pytorch沒有對應的數據格式,在查詢各類資料之后,我決定使用LMDB這個數據庫 ...
Caffe3——ImageNet數據集創建lmdb類型的數據 ImageNet數據集和cifar,mnist數據集最大的不同,就是數據量特別大;單張圖片尺寸大,訓練樣本個數多;面對如此大的數據集,在轉換成lmdb文件時;使用了很多新的類型對象。 1,動態擴容的數組“vector”,動態地添加 ...
代碼:https://github.com/liangX-box/pytorchReadLmdb.git 一. 處理好訓練集和驗證集后,通過caffe的convert_imageset生成lmdb: (1) /usr/softwares/caffe/build/tools ...
\imagenet \readme.md進行理解。 1 生成LmDB格式文件 caffe中通過圖像 ...
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 ...
caffe中可以采取lmdb健值數據庫的方式向網絡中輸入數據。 所以操作lmdb就圍繞“鍵-值“的方式訪問數據庫就好了。 Write 我們可以采用cv2來讀入自己的圖像數據,采用datum格式來存儲數據。 Datum is a Google Protobuf Message ...
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 ...