一直在研究怎样用caffe做行人检測问题.然而參考那些经典结构比方faster-rcnn等,都是自己定义的caffe层来完毕的检測任务. 这些都要求对caffe框架有一定程度的了解.近期看到了怎样用caffe完毕回归的任务,就想把检測问题当成回归问题来解决. 我们把行人检測问题当成回归来看待,就须要限制检出目标的个数,由于我们的输出个数是固定的.所以,这里我假定每张图片最多检出的目标个数为2.即每一个目标用4个值来表示其位置信息(中心位置坐标x,y. BBox的宽和高).则网络的最后输出是8个值…

第8章 预测数值型数据:回归 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> 回归(Regression) 概述 我们前边提到的分类的目标变量是标称型数据,而回归则是对连续型的数据做出处理,回归的目的是预测数值型数据的目标值. 回归 场景 回归的目的是预测数值型的目标值.…

caffe添加python数据层(ImageData) 在caffe中添加自定义层时,必须要实现这四个函数,在C++中是(LayerSetUp,Reshape,Forward_cpu,Backward_cpu),在python 中是(setup,reshape,forward_cpu,backword_cpu). prototxt layer { name: "data" type: "Python" top: "data" top: "…

caffe的数据层layer中再载入数据时,会先要对数据进行预处理.一般处理的方式有两种: 1. 使用均值处理 transform_param { mirror: true crop_size: mean_file: "/media/mn_mean.binaryproto" } data_param { source: "/medi/mn_train_db" batch_size: backend: LMDB } 2.采用将数据乘以 1/255 使其值在0-1之间.…

近期在用caffe玩一些数据集,这些数据集是从淘宝爬下来的图片.主要是想研究一下对女性衣服的分类. 以下是一些详细的操作流程,这里总结一下. 1 爬取数据.写爬虫从淘宝爬取自己须要的数据. 2 数据预处理.将图片从jpg,png格式转为leveldb格式.由于caffe的输入层datalayer是从leveldb读取的.这一步自己基于caffe写了个工具实现转换. 转换命令样例: ./convert_imagedata.bin /home/linger/imdata/skirt_train/ /…

caffe中大多数层用C++写成. 但是对于自己数据的输入要写对应的输入层,比如你要去图像中的一部分,不能用LMDB,或者你的label 需要特殊的标记. 这时候就需要用python 写一个输入层. 如在fcn 的voc_layers.py 中 有两个类: VOCSegDataLayer SBDDSegDataLayer 分别包含:setup,reshape,forward, backward, load_image, load_label. 不需要backward 没有参数更新. import…

caffe.cpp中的train函数内声明了一个类型为Solver类的智能指针solver: // Train / Finetune a model. int train() { -- shared_ptr<caffe::Solver<float> > solver(caffe::SolverRegistry<float>::CreateSolver(solver_param)); -- } 之后调用Solver类的构造函数,在构造函数内执行了 Init(param)函…

解决办法: 修改:Makefile.config INCLUDE_DIRS /usr/include/hdf5/serial/ 修改:Makefile LIBRARIES hdf5_hl and hdf5 改为 hdf5_serial_hl ,hdf5_serial 其他make all之前的报错信息见:https://blog.csdn.net/forest_world/article/details/51371560…

caffe默认使用的数据格式为lmdb文件格式,它提供了把图片转为lmdb文件格式的小程序,但是呢,我的数据为一维的数据,我也要分类啊,那我怎么办?肯定有办法可以转为lmdb文件格式的,我也看了一些源代码,好像是把我们的数据变为Datum的格式(这是一个用google protocol buffer搞的一个数据结构类),然后再把它存为lmdb文件.在Datum里面,label为Int类型,要是我们label为符点数,我还怎么用??(不过看到Datum里面有个float_data的东西,怎么用啊,…

1 前言 Caffe对于像我这样的初学者来说是一款非常容易上手的深度学习框架.关于用Caffe跑自己的数据这样的博客已经非常多,感谢前辈们为我们提供的这么好的学习资源.这里我主要结合我所在的行业,说下如何对跑通具有多通道多格式的遥感数据. 2 数据准备 Caffe封装的非常好,要想将我们的数据运用于Caffe上,我们唯一要做的工作就是准备好Caffe支持的数据输入格式(leveldb/lmdb). Caffe解决方案下有一个工程convert_imageset为我们提供了接口,主要是将图像文件转…