在caffe中，經常使用dtype資料結構，這種資料結構和cv::mat 類似，都是三維結構，包含了長寬高，在對dtype資料進行縮放的時候，相當於對三維陣列的縮放，可以通過opencv中的cv::resize函式實現，但是再實現的過程中，如果只是這樣，如下圖所示，最後的結果與直接使用cv::resize的結果不同，
在實際中，需要將資料從data中一一賦值到im_img中，然後在進行resize處理，同理，最後在輸出的時候，也需要這樣的操作，如下圖所示
最後這樣輸出的資料與原始的直接用opencv的resize輸出的資料是完全對應的。
Caffe中的Blob資料結構
blob是caffe最基礎的資料結構。它有4維 num channels height width 我們通過 來看看 include include include using namespace caffe using namespace std int main void caffe使用blob...
CAFFE 學習 1 基本的CAFFE結構
主要參考 甘宇飛 樓燚 y 航的blog caffe主要有四個類 blob，layer，net，solver，分為三個層次 caffe支援cuda加速，在資料級別上也做了一些優化。blob為protocol buffer所定義的資料結構的繼承，caffe在盡可能小的記憶體占用下獲得很高的效率。lay...
caffe中Blob資料結構
blob資料結構是caffe中基本的資料儲存單元，它主要儲存的資料是網路中的中間資料變數，比如各層的輸入和輸出 代價函式關於網路各層引數的梯度。為什麼要專門為資料設計乙個儲存結構，我的理解是這樣保證的網路中的資料儲存結構的統一性，由於網路中每個網路的計算過程都是相似的，所以如果能把資料儲存也統一起來...