caffe数据层
来源:互联网 发布:csgo 优化 编辑:程序博客网 时间:2024/05/18 02:47
数据经过数据层进入caffe 网络:数据层处于网络的最底层, 数据可以从高效率的数据库中读取(如: LevelDB, LMDB), 可以直接从内存中读取, 若对读写效率要求不高也可以从硬盘上的 HDFT 文件或者普通的图片文件读取。
数据来自于数据库:
层类型(layer type):Data
必须设置的参数:
source: 包含数据库的目录名称,如examples/mnist/mnist_train_lmdb
batch_size: 每次处理的数据个数,如64
可选的参数:
rand_skip: 在开始的时候,路过某个数据的输入。通常对异步的SGD很有用。
backend: 可以采用LevelDB,LMDB, 默认是LevelDB.
示例:
layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { scale: 0.00390625 } data_param { source: "examples/mnist/mnist_train_lmdb" batch_size: 64 backend: LMDB }}
数据来自于内存:
层类型:MemoryData
必须设置的参数:
batch_size:每一次处理的数据个数,比如2
channels:通道数
height:高度
width: 宽度
示例:
layer { top: "data" top: "label" name: "memory_data" type: "MemoryData" memory_data_param{ batch_size: 2 height: 100 width: 100 channels: 1 } transform_param { scale: 0.0078125 mean_file: "mean.proto" mirror: false }}
数据来自于HDF5:
层类型:HDF5Data
必须设置的参数:
source: 读取的文件名称
batch_size: 每一次处理的数据个数
示例:
layer { name: "data" type: "HDF5Data" top: "data" top: "label" hdf5_data_param { source: "examples/hdf5_classification/data/train.txt" batch_size: 10 }}
数据来自于图片:
层类型:ImageData
必须设置的参数:
source: 一个文本文件的名字,每一行给定一个图片文件的名称和标签(label)
batch_size: 每一次处理的数据个数,即图片数
可选参数:
rand_skip: 在开始的时候,路过某个数据的输入。通常对异步的SGD很有用。
shuffle: 随机打乱顺序,默认值为false
new_height,new_width: 如果设置,则将图片进行resize
示例:
layer { name: "data" type: "ImageData" top: "data" top: "label" transform_param { mirror: false crop_size: 227 mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto" } image_data_param { source: "examples/_temp/file_list.txt" batch_size: 50 new_height: 256 new_width: 256 }}
数据来自于Windows:
层类型:WindowData
必须设置的参数:
source: 一个文本文件的名字
batch_size: 每一次处理的数据个数,即图片数
示例:
layer { name: "data" type: "WindowData" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { mirror: true crop_size: 227 mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto" } window_data_param { source: "examples/finetune_pascal_detection/window_file_2007_trainval.txt" batch_size: 128 fg_threshold: 0.5 bg_threshold: 0.5 fg_fraction: 0.25 context_pad: 16 crop_mode: "warp" }}
数据来自于Dummy:
DummyData 主要用来开发和调试 。- caffe mnist数据层
- Caffe(2)-数据层
- caffe数据层
- caffe 数据层
- caffe源码 之 数据层
- Caffe:数据层及参数
- caffe:数据层及参数
- 【caffe】标准数据层输入
- caffe学习:数据层参数
- Caffe 自定义数据输入层
- Caffe数据层及参数设置
- caffe基础(1):数据层及参数
- caffe 学习系列 数据层介绍
- Caffe系列(1):数据层及参数
- caffe HDF5Data 层使用及数据生成
- caffe学习(4)数据层
- caffe中HDF5层及数据生成
- Caffe学习系列:数据层及参数
- 几种常用的下拉列表的动态加载和选中写法
- 数据结构(用C++语言描述)--第1章 绪论
- dubbo组成原理-service服务暴露
- remove-duplicates-from-sorted-list-ii
- html 如何播放背景音乐
- caffe数据层
- Linux:-bash: ***: command not found
- php不为空验证 对应jqueryvalidation验证 php表单验证
- flex布局主轴元素单独设置对齐方式
- 别让沉默埋没了未来
- 关于JSONObject to Map 数字太大被转成科学计数法的问题
- 欢迎使用CSDN-markdown编辑器
- 深入学习微框架:Spring Boot
- TCP与UDP的区别