本文主要介绍如何在caffe框架下生成LMDB.其中包含了两个任务的LMDB生成方法,一种是分类,另外一种是检测. 分类任务 第一步  生成train.txt和test.txt文件文件 对于一个监督学习而言,通常具有训练集(train_data文件夹)和测试集(test_data文件夹),如下图所示 而多分类问题,train_data文件夹的子目录下,有会各个类别的文件夹,里面放着归属同一类的图片数据.(test_data文件夹同理) 因此,我们需要先生成train.txt和test.txt,以…

LMDB介紹 Caffe使用LMDB來存放訓練/測試用的數據集,以及使用網絡提取出的feature(為了方便,以下還是統稱數據集).數據集的結構很簡單,就是大量的矩陣/向量數據平鋪開來.數據之間沒有什麼關聯,數據內沒有復雜的對象結構,就是向量和矩陣.既然數據並不復雜,Caffe就選擇了LMDB這個簡單的數據庫來存放數據. LMDB的全稱是Lightning Memory-Mapped Database,閃電般的內存映射數據庫.它文件結構簡單,一個文件夾,裡面一個數據文件,一個鎖文件.數據隨意複製…

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…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5909121.html 参考网址: http://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/5096265.html 可以根据caffe-master\examples\imagenet \readme.md进行理解. 1 生成LmDB格式文件 caffe中通过图像生成lmdb格式文件的程序为examples/imagenet/create_imagenet.sh.该文件调用bui…

caffe中可以采取lmdb健值数据库的方式向网络中输入数据. 所以操作lmdb就围绕"键-值"的方式访问数据库就好了. Write 我们可以采用cv2来读入自己的图像数据,采用datum格式来存储数据. Datum is a Google Protobuf Message class used to store data and optionally a label. A Datum can be thought of a as a matrix with three dimensi…

------ 已启动生成: 项目: matcaffe, 配置: Release x64 ------12> MatlabPreBuild.cmd : Create output directories for matlab scripts.12> caffe_.cpp12>..\..\matlab\+caffe\private\caffe_.cpp(16): fatal error C1083: 无法打开包括文件: “gpu/mxGPUArray.h”: No such file or…

参照博客:https://blog.csdn.net/sinat_28519535/article/details/78533319…

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…

1. 下载cifar-10数据库 ciffar-10数据集包含10种物体分类,50000张训练图片,10000张测试图片. 在终端执行指令下载cifar-10数据集(二进制文件): cd ~/caffe-master ./data/cifar10/get_cifar10.sh 在./data/cifar10文件夹下生成5个.bin的训练数据集合1个测试数据集: 2. 生成lmdb以及均值文件 ./examples/cifar10/create_cifar10.sh 执行之后在./examples…

文章目录 1 目标检测简介 2 lmdb数据制作 2.1 VOC数据制作 2.2 lmdb文件生成 lmdb格式的数据是在使用caffe进行目标检测或分类时,使用的一种数据格式.这里我主要以目标检测为例讲解lmdb格式数据的制作. 1 目标检测简介 [1]目标检测主要有两个任务: 判断图像中对象的类别 类别的位置 [2]目标检测需要的数据: 训练所需的图像数据,可以是jpg.png等图片格式 图像数据对应的类别信息和类别框的位置信息. 2 lmdb数据制作 caffe一般使用lmdb格式的数据,…

链接 LMDB is the database of choice when using Caffe with large datasets. This is a tutorial of how to create an LMDB database from Python. First, let’s look at the pros and cons of using LMDB over HDF5. Reasons to use HDF5: Simple format to read/write…

SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证.本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程,内容包括: 1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如何训练4 使用SSD如何测试 1 数据集的标注 数据的标注使用BBox-Label-Tool工具,该工具使用python实现,使用简单方便.修改后的工具支持多label的标签标注.该工具生成的标签格式是:object_numberclassName x1min y1min x1max y1maxcl…

前段时间在笔记本上配置了Caffe框架,中间过程曲曲折折,但由于懒没有将详细过程总结下来,这两天又在一台配置较高的台式机上配置了Caffe,配置时便非常后悔当初没有写到博客中去,现已配置好Caffe,故应当立即写到博客中去,不可再拖延~ 准备工具:Win7(64位):Caffe;vs2013;anaconda; (附注:1.Caffe下载链接:https://github.com/Microsoft/caffe(这其中有两个版本,一个是Caffe-Windows(微软制作),一个是Caffe-M…

前言: 本文章记录了我将自己的数据集处理并训练的流程,帮助一些刚入门的学习者,也记录自己的成长,万事起于忽微,量变引起质变. 正文: 一.流程 1)准备数据集  2)数据转换为lmdb格式  3)计算均值并保存(非必需) 4)创建模型并编写配置文件 5)训练和测试 二.实施 (一)准备数据集 在深度学习中,数据集准备往往是最难的事情,因为数据涉及隐私.商业等各方面,获取难度很大,不过有很多科研机构公布了供学习使用的数据集,我们可以在网上下载.还有一种获取的途径是论文,查阅国内外相关的论文,看他们…

本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂,由唐宇迪老师授课 如果你企图用CPU来训练模型,那么你就疯了- 训练模型中,最耗时的因素是图像大小size,一般227*227用CPU来训练的话,训练1万次可能要超过1周的时间. 不同的网络结构,可能会有不同图片尺寸的需求,所以训练之前需要了解一下,在生成LMDB环节就直接符合上模型的数据要求. 如果你自己DIY了框架,那么不知道如何检验框架与通用框架比较,是否优质,可以去benchmarks网站,跟别人的PK一下:http://human-pose.m…

版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54141697 本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂,由唐宇迪老师授课 如果你企图用CPU来训练模型,那么你就疯了… 训练模型中,最耗时的因素是图像大小size,一般227*227用CPU来训练的话,训练1万次可能要超过1周的时间. 不同的网络结构,可能会有不同图片尺寸的需求,所以训练之前需要了…

Caffe学习笔记3 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/feature_extraction.html 这篇博客主要是用imagenet的一个网络模型来对自己的图片进行训练和测试 图片下载网…

数据集 1.准备数据集 1)下载训练和验证图片 ImageNet官网地址:http://www.image-net.org/signup.php?next=download-images (需用邮箱注册,而且邮箱不能是地址以.com结尾的邮箱) ImageNet官网下载ILSVRC2012的训练数据集和验证数据集.除数据集外,ImageNet还提供了一个开发工具包ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz,是对ILSVRC2012数据集的详细讲解,提交比赛结果的要求,和对结果评价的…

下载链接以及说明:  1.caffe代码按照官方教程下载windows分支下面的就可以了(https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows). 2.cmake(https://cmake.org/download/)  3.miniconda3  python3.6  x64(https://conda.io/miniconda.html) (注意:官方只能下载python 3.6版本的,在安装完python3.6版本的miniconda之后,注意在安装的时候…

Caffe实现概述 目录 一.caffe配置文件介绍 二.标准层的定义 三.网络微调技巧 四.Linux脚本使用及LMDB文件生成 五.带你设计一个Caffe网络,用于分类任务 一.caffe配置文件介绍 二.标准层的定义   三.网络微调技巧 其中,multistep最为常用 四.Linux脚本使用及LMDB文件生成 五.带你设计一个Caffe网络,用于分类任务 下面: 使用pycaffe生成solver配置 使用pycaffe生成caffe测试网络和训练网络 数据集下载: # demoCaf…

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…

放假了,终于可以继续可以静下心写一写OCR方面的东西.上次谈到文字的切割,今天打算总结一下我们怎么得到用于训练的文字数据集.如果是想训练一个手写体识别的模型,用一些前人收集好的手写文字集就好了,比如中科院的这些数据集.但是如果我们只是想要训练一个专门用于识别印刷汉字的模型,那么我们就需要各种印刷字体的训练集,那怎么获取呢?借助强大的图像库,自己生成就行了! 先捋一捋思路,生成文字集需要什么步骤: 确定你要生成多少字体,生成一个记录着汉字与label的对应表. 确定和收集需要用到的字体文件. 生成…

安装caffe的时候一定要保持一个乐观的心态,不然容易放弃人生.由于自己是装完才写的,所以并没有截图. 平台:Window7 硬件:NVIDIV quaro M4000 软件:Visual Studio 2013 1.安装Visual Studio 2013 2013之前的版本都不可以,只有2013以上才可以,但是电脑上不同的Visual Studio可以兼容,而且Visual Studio 2013还是免费的,但不能用于商用. 2.安装CUDA 7.5 版本最好选7.5之上,因为官方用的7.5…

人脸识别(基于Caffe, 来自tyd) 人脸识别(判断是否为人脸) LMDB(数据库, 为Caffe支持的分类数据源) mkdir face_detect cd face_detect mkdir train val mkdir train/{0,1} mkdir val/{0,1} 将人脸数据放到train/1和val/1下 将非人脸数据放到val/0和val/0下 vim train.txt 0/xxx.jpg 0 1/xxx.jpg 1 vim val.txt 1/xxx.jpg 1 0…

1.准备样本 要训练自己的样本,首先需要把样本准备好,需要准备的是训练集和测试集,caffe支持直接使用图片,当然把样本转换为leveldb或lmdb格式的话训练起来会更快一点.这里我先偷个懒,直接使用图片吧 [尴尬.jpg] 训练集和测试集是一样的,不过样本不要重叠.首先我把训练集的图片都放在一个目录,然后shift+右键选择该目录,打开cmd,使用命令 dir /s/b >train.txt ,这样就在该目录下生成了一份所有图片的列表,效果如下 然后使用查找替换功能把它修改成下面这个样子,后…

使用py-faster-rcnn训练VOC2007数据集时遇到如下问题: 1. KeyError: 'chair' File "/home/sai/py-faster-rcnn/tools/../lib/datasets/pascal_voc.py", line 217, in _load_pascal_annotationcls = self._class_to_ind[obj.find('name').text.lower().strip()]KeyError: 'chair' 解…

总体流程 https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/48933813 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24087905 1.编译安装 caffe编译完后,在caffe目录下会生成一个build目录,在build目录下有个tools,这个里面有个可执行文件caffe 2.数据处理,转lmdb/leveldb 在caffe->example->imagenet文件夹下面的一些脚本文件可以帮助我们快速生产相关的caffe所需的…

第一种方法是测试批量图片,使用caffe.bin即可,首先要做的是把你的jpg图片转换为LMDB的格式,如何转换呢?用/build/tools/convert_image --resize_width 227 --resize_height 227 图片所在的目录 class.txt LMDB文件生成的目录(注意是目录)即可,这里class.txt是我自己生成的,内容是每个图片的路径. 得到相应的LMDB目录以后,把这个路径填入到prototxt的test layer中的source中,修改一下…

PyTorch使用LMDB数据库加速文件读取 原始文档:https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/hbnym1 对于数据库的了解较少,文章中大部分的介绍主要来自于各种博客和LMDB的文档,但是文档中的介绍,默认是已经了解了数据库的许多知识,这导致目前只能囫囵吞枣,待之后仔细了解后再重新补充内容. 背景介绍 文章https://blog.csdn.net/jyl1999xxxx/article/details/53942824中介绍了使用LMDB的原因: Caffe使用L…

数据定义 数据定义决定了被生成的数据.如果要创建简单的字符,可以在两个方括号之间输入字符定义:[数据] 数据可以是下列预先确定的集的混合体:           •  a: a..z (小写字符)           •  A: A..Z (大写字符)           •  @: A..Z 和 a..z (所有字符)           •  #: A..Z 和 a..z 和 0..9 (所有字符和数字)           •  *: #33..#126 (所有 ASCII 字符)    …