因为之前遇到了sequence learning问题(CRNN),里面涉及到一张图对应多个标签.Caffe源码本身是不支持多类标签数据的输入的. 如果之前习惯调用脚本create_imagenet.sh,将原始数据转换成lmdb数据格式,在这里就会遇到坑.我们去看convert_imageset源码,我们就会发现它是把最后一个空格前面的当作输入,最后一个空格之后的当作标签,那当然无法多标签啊. 通常解决办法 换框架,换一个能支持多标签分类问题的,例如mxnet,但我觉得你既然选择用Caffe来解…

https://en.wikipedia.org/wiki/Common_Gateway_Interface In computing, Common Gateway Interface (CGI) offers a standard protocol for web servers to interface with executable programs running on a serverthat generate web pages dynamically. Such programs…

如何在Caffe中增加一层新的Layer呢?主要分为四步: (1)在./src/caffe/proto/caffe.proto 中增加对应layer的paramter message: (2)在./include/caffe/***layers.hpp中增加该layer的类的声明,***表示有common_layers.hpp, data_layers.hpp, neuron_layers.hpp, vision_layers.hpp 和loss_layers.hpp等: (3)在./src/c…

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: img1 0 img2 0 img3 1 img4 1 img1 10 img2 11 img3 10 img4 11 按照同一顺序做shuffle处理,caffe训练数据shuffle处理…

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…

本系列目录:ASP.NET MVC4入门到精通系列目录汇总 在上一篇中,我们已经把项目的基本框架搭起来了,这一篇我们就来实现业务层和数据层的父接口及父类. 1.我们先来定义一个业务层父接口IBaseBLL.cs using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Linq.Expressions; using System.Text; using System.Threading.Task…

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: "…

要运行caffe,需要先创建一个模型(model),如比较常用的Lenet,Alex等,而一个模型由多个层(layer)构成,每一层又由许多参数组成.所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中.要熟练使用caffe,最重要的就是学会配置文件(prototxt)的编写. 层有很多种类型,比如Data,Convolution,Pooling等,层之间的数据流动是以Blobs的方式进行.今天我们就先介绍一下数据层. 数据层是每个模型的最底层,是模型的入口,不仅提供数据的输入,也提供数据从Blo…

要运行caffe,需要先创建一个模型(model),如比较常用的Lenet,Alex等, 而一个模型由多个屋(layer)构成,每一屋又由许多参数组成.所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中.要熟练使用caffe,最重要的就是学会配置文件(prototxt)的编写. 层有很多种类型,比如Data,Convolution,Pooling等,层之间的数据流动是以Blobs的方式进行. 今天我们就先介绍一下数据层. 数据层是每个模型的最底层,是模型的入口,不仅提供数据的输入,也提供数据从B…

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5070928.html 要运行caffe,需要先创建一个模型(model),如比较常用的Lenet,Alex等, 而一个模型由多个屋(layer)构成,每一屋又由许多参数组成.所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中.要熟练使用caffe,最重要的就是学会配置文件(prototxt)的编写. 层有很多种类型,比如Data,Convolution,Pooling等,层之间的数据流动是以Blobs的方式进行. 今天我们就…