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Caffe Data层 - ImageDataLayer

Caffe Data 层 - ImageDataLayerCaffe 官方提供的直接从 image 文件读取图像数据及对应label.1. 数据格式及 prototxt 定义数据格式为:# train.txt001.jpg 1002.jpg 2003.jpg 3网络层定义:# train_val.prototxtlayer { name: data type: ImageData top: data top: label include { phase: TRAIN } transform_param { mirror: true scale: caffeutilbenchmark.hpp#include caffeutilio.hpp#include caffeutilmath_functions.hpp#include caffeutilrng.hpp namespace caffe

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Caffe学习笔记(四):使用pycaffe生成train.prototxt、test.prototxt文件

1.Data Layer:# -*- coding: UTF-8 -*-import caffe #导入caffe包 caffe_root = homeJack-Cuicaffe-mastermy-caffe-project type: Data top: data top: label transform_param { mirror: true crop_size: 40 mean_file: homeJack-Cuicaffe-mastermy-caffe-projectmean.binaryproto type: Data top: data top: label transform_param { mirror: true crop_size: 40 mean_file: homeJack-Cuicaffe-mastermy-caffe-projectmean.binaryproto type: Data top: data top: label transform_param { mirror: true crop_size: 40 mean_file: homeJack-Cuicaffe-mastermy-caffe-projectmean.binaryproto type: Data top: data top: label transform_param { mirror: true crop_size: 40 mean_file: homeJack-Cuicaffe-mastermy-caffe-projectmean.binaryproto

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    Ubuntu 16.04 使用docker资料汇总与应用docker安装caffe并使用Classifier(ros kinetic+usb_cam+caffe

    Core 14.04 + Caffe. 33 kaixhincuda-caffe Ubuntu Core 14.04 + CUDA + Caffe. 30 neowaylabscaffe-cpu Caffe , CPU-only 1 drunkarcuda-caffe-anaconda-chainer cuda-caffe-anaconda-chainer 1 kaixhincuda-caffe-deps `kaixhincuda-caffe` dependencies. 0 mtngldcaffe-gpu Ubuntu + caffe (gpu ready) 0 nitnelavecaffe Master ... 0 floydhubcaffe Caffe docker image 0 namikistercaffe Caffe with CUDA 8.0 0 tingtinglucaffe caffe chakkrittedocker-caffe Docker caffe 0 ederrmcaffe Caffe http:caffe.berkeleyvision.org setup!

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    caffe源码分析-DataTransformer

    scale,mirro等 推断blob的shape proto定义如下: Message that stores parameters used to apply transformation to the data datamessage TransformationParameter { optional float scale = 1 ; Specify if we want to randomly mirror data decoded image to have 1 color channels. optional bool force_gray = 7 ;}使用示例1:layer { name: mnist type: Data top: data top: label include { phase: TEST } transform_param { scale: 0.00390625 # 1 255 } data_param templatevoid DataTransformer::Transform(const Datum& datum, Dtype* transformed_data) { const string& data

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    caffe introduction & classification

    netProPath, caffe_root + modelPath, caffe.TEST) # preprocessingtransformer = caffe.io.Transformer({data : net.blobs.data.shape})transformer.set_transpose(data, (2,0,1)) # mean pixel filetransformer.set_mean (data, np.load(caffe_root + pathtoyoumean.npy).mean(1).mean(1)) # the reference model operates on images in range instead of transformer.set_raw_scale(data, 255) # the reference model has channels in BGR os.path.join(root,files) output.write(((files).split(.))+:) net.blobs.data = transformer.preprocess(data

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    在Ubuntu上安装CPU版本的Caffe

    在Ubuntu上安装Caffe如果Ubuntu版本是>= 17.04的,就可以使用以下的方式安装Caffe,注意安装的是Python 3的版本。 # 切换到opt目录下cd opt# 克隆caffe源码git clone git:github.comBVLCcaffe.git# 切入到源码根目录cd caffe# 复制官方提供的编译配置文件例子cp .>>> import caffe>>> caffe.__version__会输出如下信息:1.0.0使用模型预测图片安装完成caffe之后,我们可以使用模型来预测一下图片。 (, dtype=np.float32) transformer.set_mean(data, img_mean) # 乘上一个比例 transformer.set_input_scale(data, transformer = caffe.io.Transformer({data: net.blobs.data.shape}) transformer.set_transpose(data, (2,

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    caffe源码分析-BlockingQueue

    non-blocking This logs a message if the threads needs to be blocked useful for detecting e.g. when data BasePrefetchingDataLayer::Forward_cpu( const vector& bottom, const vector& top) { Batch* batch = prefetch_full_.pop(Data layer prefetch queue empty); Reshape to loaded data. top->ReshapeLike(batch->data_); Copy the data 2. caffe的数据内存分配类SyncedMemory, 以及类Blob数据传输的媒介.主要内容: caffe源码分析-SyncedMemory caffe源码分析-Blob 其中Blob分析给出了其直接与 数据输入层,主要是多线程+BlockingQueue的方式读取数据训练:内容如下: caffe源码分析-BlockingQueue caffe源码分析-InternalThread caffe源码分析-

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    Check failed: shape >= 0 (-1 vs. 0)错误

    net.cpp:129] Top shape: 16 2048 5 5 (819200)I1013 10:53:03.395531 76959 net.cpp:137] Memory required for data net.cpp:129] Top shape: 16 2048 5 5 (819200)I1013 10:53:03.395861 76959 net.cpp:137] Memory required for data caffe::Net::Init() @ 0x7fa7f623e7ea caffe::Net::Net() @ 0x7fa7f62711e1 caffe::Solver::InitTrainNet() @ 0x7fa7f6270a75 caffe::Solver::Init() @ 0x7fa7f62705a7 caffe::Solver::Solver() @ 0x7fa7f627dc66 caffe ::SGDSolver::SGDSolver() @ 0x7fa7f6287ab1 caffe::Creator_SGDSolver() @ 0x4215f5 caffe::SolverRegistry

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    caffe速成】caffe图像分类从模型自定义到测试

    对于入门级别的任务,如图像分类,Caffe 上手的成本最低,几乎不需要写一行代码就可以开始训练,所以我推荐 Caffe 作为入门学习的框架。 name: mouthlayer { name: data type: Input top: data input_param { shape: { dim: 1 dim: 3 dim: 48 dim: : net.blobs.data.shape}) transformer.set_mean(data, np.array()) transformer.set_transpose(data, (2,0,1 Caffe 是一个非常优秀的开源框架,有必要去细读它的源代码。至于怎么读 Caffe 的代码,建议阅读我写的Caffe代码阅读系列内容。 04总结虽然现在很多人没有从 Caffe 开始学,但是希望提升自己 C++ 水平和更深刻理解深度学习中的一些源码的,建议从 Caffe 开始学起。

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    机器学习库初探之 Caffe

    一个典型的 Net 开始于 data layer ——从磁盘中加载数据,终止于 loss layer —— 计算如分类和重构这些任务的目标函数。 一个简单的逻辑回归分类器的定义如下: name: LogReglayer { name: mnist type: Data top: data top: label data_param { source (top)是数据本身:“data”的命名只是方便使用 top: data # 第二个顶部(top)是数据标签:“label”的命名只是方便使用 top: label # 数据层具体配置 data_param 数据与标签 (Data and Label):数据层至少要有一个 top 输出,规范化的命名为 data, 第二个 top 输出,规范化地命名为 label。 layer { name: data type: Data transform_param { scale: 0.1 mean_file_size: mean.binaryproto # 对 images

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    Caffe中LMDB的使用

    LMDB在Caffe的IO功能中有相当重要的地位。因此,搞明白如何存取Caffe的LMDB数据,对于我们使用Caffe是很有帮助的。 optional int32 channels = 1; optional int32 height = 2; optional int32 width = 3; the actual image data , in bytes optional bytes data = 4; optional int32 label = 5; Optionally, the datum could also hold float data. repeated float float_data = 6; If true data contains an encoded image that need to be decoded Caffe中读写LMDB的代码 要想知道Caffe是如何使用LMDB的,最好的方法当然是去看Caffe的代码。Caffe中关于LMDB的代码有三类:生成数据集、读取数据集、生成特征向量。

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    caffe详解之工具篇

    从零开始,一步一步学习caffe的使用,期间贯穿深度学习和调参的相关知识! 数据格式LMDB文件制作convert_imageset是将我们准备的数据集文件转换为caffe接口更快读取的LMDB或HDF5数据类型。 具体Net定义如下:name: TRAIN_NET layer { name: data type: Data top: data top: label data_param { source: lmdbtrain_lmdb 绘制Loss曲线图通过matplotlib将caffe训练过程中的loss值与Accuracy值进行图形绘制,便于查看模型训练结果。 参考Caffe中使用HDF5制作多标签数据http:blog.csdn.netu011321962articledetails77868348

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    【tensorflow速成】Tensorflow图像分类从模型自定义到测试

    上一篇介绍了 Caffe ,这篇将介绍 TensorFlow。 实际上就是定义好了一些操作,你可以将它看做是 Caffe 中的 prototxt 的定义过程。(2)运行会话,执行图中的运算,可以看作是 Caffe 中的训练过程。 如果想定义自己的输入格式,可以去新建自定义的 Data Layer,而 Caffe 官方的 data layer 和 imagedata layer 都非常稳定,几乎没有变过,这是我更欣赏 Caffe = Dataset.from_tensor_slices((self.img_paths, self.labels)) print data type=,type(data) data = data.map (self.parse_function) data = data.repeat(1000) data = data.shuffle(buffer_size=buffer_size) # 设置self

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    caffe c++示例(mnist 多层感知机c++训练,测试)

    caffe训练网络模型一般直接使用的caffe.bin: caffe train -solver solver.prototxt,其实这个命令的本质也是调用c++的Solver.本文给出使用纯c++代码 name: LeNetlayer { name: mnist #name: data type: Data top: data top: label include { phase: TRAIN } transform_param top: data top: label include { phase: TEST } transform_param { scale: 0.00390625 } data_param { source { num_output: 300 weight_filler { type: xavier } bias_filler { type: constant value: 0 } } bottom: data 接下来测试训练模型的效果的,代码如下:void test_net(){ Caffe::set_mode(Caffe::CPU); string base_dir = homexycaffe_analysismy_caffeexample

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    Caffe-Python-自定义网络 原

    这里我们用一个例子先来体验一下首先定义一下我们的环境变量 $PYTHONPATH,我这儿是Windows开发环境,至于Windows Caffe怎么编译由读者自己下去搞定我使用的控制台是 Windows caffe-windowswindowsinstallpython这里F:caffe-pythonpython 是我的新Layer的路径F:caffe-windowswindowsinstallpython 是我的Caffe 误差向后扩散 bottom.diff = sign * self.diff bottom.num编写完我们的ayers以后写出网络结构name: TESTlayer { name: cifar type: Data 先cd到caffe所在的目录 我的目录是这样的cd F:Smart_Classroom3rdpartyALLPLATHFORMcaffe-windowswindowsexamplescifar10Release 在后向和前向传播的过程中我们成功的调用了两个print 至此,编写自己的Caffe层就成功了PS: 编写的时候严格注意路径否则会出现以下报错 ?

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    Caffe 实践 - 基于 ResNet101 的 Multi-label 多标签标注的训练与部署

    Caffe 实践 - 基于 ResNet101 的 Multi-label 多标签标注的训练与部署以前曾尝试过修改 Caffe ImageDataLayer 源码的方式来读取多个 labels - ImageMultilabelDataLayer 模型定义与训练2.1 train_val.prototxtname: resnet101 layer { name: data type: ImageData top: data top: dummylabel matplotlib.pyplot as plt import syscaffe_root = pathtocaffesys.path.insert(0, caffe_root + python)import caffe (data, np.array((104, 117, 123))) # mean pixel transformer.set_raw_scale(data, 255) # the net operates --------------------------------------- plt.imshow(im) plt.axis(off) plt.show()print Done.Related - Caffe

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    Caffe学习笔记(七):使用训练好的model做预测(mnist)

    input:”data” 对输入数据维度进行描述;input_dim:1 表示对待识别样本进行数据增广的数量,该值的大小可自行定义。但一般会进行5次crop,将整幅图像分为多个flip。 f.write(str(creat_deploy())) if __name__ == __main__: my_project_root = homeJack-Cuicaffe-mastermy-caffe-project 上个笔记中训练生成的模型在my-caffe-project目录下,如下图所示:?     现在就可以使用deploy.prototxt和mnist_iter_9380.caffemodel做预测了,编写代码如下:# -*- coding: UTF-8 -*-import caffe import #my-caffe-project目录 deploy_proto = my_project_root + mnistdeploy.prototxt #保存deploy.prototxt文件的位置 test

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    caffe python 图片训练识别 实例

    instead of RGB return caffe_pb2.Datum( channels=3, width=IMG_HEIGHT, height=IMG_WIDTH, label=label, data =0 means validation data then skip loop if idx % percentage ! = 0: continue # create validation data else: # ==0 means train data then skip if idx % percentage == ----2. caffe中模型的配置文件的定义以及说明----2.1 训练模型定义caffe中模型的定义,主要是修改 caffe Alexnet 训练文件train_val.prototxt 。 本文主要参考了下面这两个英文bolg,同时做了大量修改,主要是分享给使用caffe做图片学习需要的人: http:adilmoujahid.composts201606introduction-deep-learning-python-caffe

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    Github 项目 - FaceBoxes高精度实时人脸检测器

    FaceBoxes 测试 Caffemodel - FaceBoxes_1024x1024.caffemodel (3.6M) Prototxt - faceboxes_deploy.prototxt Caffe - caffe-ssd # -*- coding: utf-8 -*import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport sys,os import cv2caffe_root = pathtocaffe-ssdsys.path.insert(0, caffe_root + python) import caffe import time net_file : net.blobs.data.shape})transformer.set_transpose(data, (2, 0, 1))transformer.set_mean(data, np.array cls) def detect(imgfile): origimg = cv2.imread(imgfile) transformed_image = transformer.preprocess(data

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    Caffe学习:Blobs, Layers, and Nets

    Caffe定义了一个layer-by-layer的network。底层是data,顶层是loss。 Blob是Caffe的标准数据结构、统一的内存接口。Layer是Caffe模型、运算的基础。network是Layer的集合。Blob描述了数据是如何在Layer和Net中存储和传递的。 所有的Layer都有GPU实现,所以所有中间 data and gradients (数据及运算得出的梯度)都会保存在GPU中。 Caffe会板保存所有中间运算值以确保forward and backward passes(前向迭代和反向迭代)的正确性。 可以如下定义:name: LogReglayer { name: mnist type: Data top: data top: label data_param { source: input_leveldb

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