Caffe中convert_imageset projrct将图像数据转换成Caffe能读取的数据格式leveldb/lmdb 1.添加命令参数 在main函数中添加命令参数,内容和位置如下: #ifndef GFLAGS_GFLAGS_H_ namespace gflags = google; #endif   //convert imageset By XiaopanLyu==================================================== argc =…

在深度学习的实际应用中,我们经常用到的原始数据是图片文件,如jpg,jpeg,png,tif等格式的,而且有可能图片的大小还不一致.而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb,因此就产生了这样的一个问题:如何从原始图片文件转换成caffe中能够运行的db(leveldb/lmdb)文件? 在caffe中,作者为我们提供了这样一个文件:convert_imageset.cpp,存放在根目录下的tools文件夹下.编译之后,生成对应的可执行文件放在 buile/tools/ 下面,…

参考网站:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5082341.html 在深度学习的实际应用中,我们经常用到的原始数据是图片文件,如jpg,jpeg,png,tif等格式的,而且有可能图片的大小还不一致.而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb,因此就产生了这样的一个问题:如何从原始图片文件转换成caffe中能够运行的db(leveldb/lmdb)文件? 在caffe中,作者为我们提供了这样一个文件:convert_imageset.cpp,…

参考:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5082341.html 上述博文用caffe自带的两张图片为例,将图片转为db格式.博主对命令参数进行了详细的解释,很赞. 遇到的问题是,因为对linux命令不熟,不知为啥创建.sh文件不成功,于是将其他文件下的.sh文件拷过来并按博主的代码对其进行更改,执行.sh文件可直接在caffe文件夹下执行如下命令: ./examples/images/create_filelist.sh…

Chapter 0 初入深度学习实战 最近一直在学习深度学习相关的知识,看文献,看博客,看书,与别人讨论,等等,但是总觉得这样的学习只是停留在表面,无法去深入的学习到深度学习的内幕.于是,决定开始深度学习的实战,鉴于之前在Windows平台下面做过BP算法的program,想找个Windows平台下开源框架来学习.各种搜索后,最终决定学习 Caffe (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) 框架.这里顺便为知乎打个广告,在搜…

Lmdb生成的过程简述 1.整理并约束尺寸,文件夹.图片放在不同的文件夹之下,注意图片的size需要规约到统一的格式,不然计算均值文件的时候会报错. 2.将内容生成列表放入txt文件中.两个txt文件,train训练文件.val测试文件. Train里面就是你的分类了. 3.形成LMDB数据集. 4.形成训练集的均值文件. 整理并规约.一般情况下整理用数据增强的功能,一般用opencv,这块笔者还没有探究,所以先不说. 一.图片列表生成 图片内容变成列表.这个办法很多,很多软件都可以用,pyth…

1 引言 1-1 以example_mnist为例,如何加载属于自己的测试集? 首先抛出一个问题:在example_mnist这个例子中,测试集是人家给好了的.那么如果我们想自己试着手写几个数字然后验证识别效果又当如何呢? 观察CAFFE_ROOT/examples/mnist/下的lenet_train_test.prototxt文件,发现里面既给出了训练集的路径,又给出了测试集的路径.因此答案很显然了,我们可以把自己的测试集做成leveldb(或lmdb)格式的,然后在lenet_train…

个人实践代码如下: #!/usr/bin/env sh # Create the imagenet lmdb inputs # N.B. set the path to the imagenet train + val data dirs set -e EXAMPLE=/home/wp/CAFFE/caffe-master/myself/00b DATA=/home/wp/CAFFE/caffe-master/myself/00b TOOLS=build/tools TRAIN_DATA_ROO…

在深度学习的实际应用中,经常用到的原始数据是图片文件,如jpg,jpeg,png,tif等格式的,而且有可能图片的大小还不一致.而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb,因此就产生了这样的一个问题:如何从原始图片文件转换成caffe中能够运行的db(leveldb/lmdb)文件? 在caffe中,作者为我们提供了这样一个文件:convert_imageset.cpp,存放在根目录下的tools文件夹下.编译之后,生成对应的可执行文件放在 buile/tools/ 下面,这个…

PS:本系列为本人初步学习caffe所记,由于理解尚浅,其中多有不足之处和错误之处,有待改正. 一.实现方法 首先,将文件名与它对应的标签用 std::pair 存储起来,其中first存储文件名,second存储标签, 其次,数据通过 Datum datum来存储,将图像与标签转为Datum 需要通过函数ReadImageToDatum() 来完成, 再次, Datum 数据又是通过datum.SerializeToString(&out)把数据序列化为字符串 string out;, 最后,…