Caffe 中資料及部署層的使用

二、caffe 中的`部署網路`與`訓練網路`的相互轉換

三、網路結構視覺化工具

四、參考資料

可參考 caffe ssd train.prototxt 中的資料預處理 !

/* transform_param */

message transformationparameter 
/* resize_param */
message resizeparameter 
enum pad_mode 
enum interp_mode 
}/* distort_param */
message distortionparameter 
/* expand_param */
message expansionparameter 
/* noise_param */
message noiseparameter 
/* emit_constraint */
message emitconstraint 
}

// 1、imagedata layer 引數

message imagedataparameter 
// 2、data layer 引數
message dataparameter 
optional string source =1;
// lmdb 資料目錄
optional uint32 batch_size =4;
optional db backend =8[
default
= leveldb]
;  optional uint32 rand_skip =7[
default=0
];// rand_skip * rand(0,1)
// 不常用
optional bool force_encoded_color =9[
default
= false]
;  optional uint32 prefetch =10[
default=4
];// number of batches to prefetch to host memory
}// 3、hdf5data layer 引數
message hdf5dataparameter 

// 1、imagedata layer 示例

layer 
transform_param 
image_data_param 
}// 2、data layer 示例
layer 
transform_param 
data_param 
}// 3、hdf5data layer  示例
layer 
hdf5_data_param 
}

3、使用python製作caffe的資料來源hdf5

4、生成hdf5檔案用於多標籤訓練

5、caffe中hdf5data例子

6、caffe中使用hdf5製作多標籤資料

Caffe資料層及引數

一.資料層及引數 要執行caffe，需要先建立乙個模型 model 如比較常用的lenet,alex等，而乙個模型由多個屋 layer 構成，每一屋又由許多引數組成。所有的引數都定義在caffe.proto這個檔案中。要熟練使用caffe，最重要的就是學會配置檔案 prototxt 的編寫。層有很多...

caffe的資料層及引數

要執行caffe，需要先建立乙個模型 model 如比較常用的lenet,alex等，而乙個模型由多個屋 layer 構成，每一屋又由許多引數組成。所有的引數都定義在caffe.proto這個檔案中。要熟練使用caffe，最重要的就是學會配置檔案 prototxt 的編寫。層有很多種型別，比如dat...

Caffe學習系列 資料層及引數

要執行caffe，需要先建立乙個模型 model 如比較常用的lenet,alex等，而乙個模型由多個屋 layer 構成，每一屋又由許多引數組成。所有的引數都定義在caffe.proto這個檔案中。要熟練使用caffe，最重要的就是學會配置檔案 prototxt 的編寫。層有很多種型別，比如dat...