caffe多任务、多标签

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Caffe实现多标签输入，添加数据层(data layer)

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…

caffe多任务、多标签

解决的目标问题:多分类问题,比如车辆的外形和颜色,苹果的大小和颜色:多任务:车牌角点的定位和车牌的颜色.定位在技术上属于回归,车牌颜色判断则属于分类. 技术点 caffe默认是单输入任务单标签的,也就是一个样本,其任务只有一个,标签只有一个,比如图片是什么颜色,图片是什么物体. # ${caffe_src_root}/tools/convert_imageset.cpp 第121行 status = ReadImageToDatum(root_folder + lines[line_id].fi…

caffe读取多标签的lmdb数据

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实现多任务学习

Github: https://github.com/Haiyang21/Caffe_MultiLabel_Classification Blogs 1. 采用多label的lmdb+Slice Layer的方法 http://blog.csdn.net/u013010889/article/details/53098346 2. 修改数据层方法 http://blog.csdn.net/u013010889/article/details/54614067 3. 修改convert_imag…

多标签caffe重新编译

说明: Caffe自带的图像转LMDB接口只支持单label,对于多label的任务,可以使用HDF5的格式,也可以通过修改caffe代码来实现.本篇文章介绍怎么通过修改DataLayer来实现带Multilabel的lmdb格式数据输入的分类任务. --- 本文参考自 : Caffe实现多标签分类支持Multi-Label的lmdb数据格式输入 caffe实现多标签分类模型 1. 总体介绍共修改5个文件,: $CAFFE_ROOT/src/caffe/proto/caffe.proto $C…

MachineLN博客目录

MachineLN博客目录 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78422372 本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.有问题可以加微信:lp9628(注明CSDN). 公众号MachineLN,邀请您扫码关注: MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP train_cnn_v0: 实现基础cnn训练,数据读取方式慢. train_cnn_v1: 优化数据读取的…