Caffe转换图像为lmdb并计算均值

最新推荐文章于 2018-09-05 10:53:34 发布
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本文介绍如何使用convert_imageset工具将图像转换为LMDB格式，包括调整图像大小及计算图像平均值等预处理步骤，并生成mean.binaryproto文件。
  • convert images to lmdb
convert_imageset --resize_height=256 --resize_width=256 --shuffle Images/ train.txt  train_lmdb
  • compute mean
compute_image_mean train_lmdb mean.binaryproto
Caffe4——计算图像均值
whiteinblue的专栏
05-06 9156
均值削减是数据预处理中常见的处理方式，按照之前在学习ufldl教程PCA的一章时，对于图像介绍了两种：第一种常用的方式叫做dimension_mean（个人命名），是依据输入数据的维度，每个维度内进行削减，这个也是常见的做法；第二种叫做per_image_mean，ufldl教程上说，在natural images上训练网络时；给每个像素（这里只每个dimension）计算一个独立的均值和方差是m
caffe下为图像加标签，转换为可执行文件.lmdb格式
爱吃鱼的猫
08-04 9694
caffe对于训练数据格式，支持：lmdb、h5py……，其中lmdb数据格式常用于单标签数据，像分类等，经常使用lmdb的数据格式。对于回归等问题，或者多标签数据，一般使用h5py数据的格式。当然好像还有其它格式的数据可用，本文就主要针对lmdb数据格式的制作方法，进行简单讲解。 以一个简单的例子来介绍一下如何生成自己的图像集。 lmdb数据 lmdb用于单标签数据。为了简
Caffe 图片数据转化为 lmdb 格式以及均值文件的计算
黄飞的博客专栏
06-16 798
在 Caffe 中经常使用的数据类型是 lmdb 或 leveldb，而我们平时所用的图片格式为 jpg, png, tif 等，于是就产生了一个问题，如何从原始图片文件转换成 Caffe 中能够运行的 db（leveldb/lmdb)文件？ 在 Caffe 中，作者提供了一个用于将图片文件转换为 db 文件的可执行程序：convert_imageset，其调用格式如下所示： conve...
【Caffe】：制作自己数据集的Lmdb文件&均值文件计算
yuanCruise
07-23 1564
1.数据准备 数据文件： 如下图所示，behavior_dataset文件夹里面放的是训练和测试的图片，二级目录如图2所示，这个一级和二级目录的格式并不是定死的，是可以灵活放置的，其关键点在于要能够这两级目录的放置和train.txt,test.txt中的内容结合起来能够找到图片所在位置并读入。 train.txt & test.txt文件： 这两个文件的格式如下图所示，当然具...
caffe学习笔记2：计算图像数据集的均值
heimu24的博客
12-16 984
推荐博客：http://blog.youkuaiyun.com/u010193446/article/details/53420686
caffe制作lmdb数据以及均值（简单暴力流）
hjxu2016的博客
08-18 790
假设我们的数据就两类，train0和train1两个文件夹，这两个文件夹存在多个子目录，并且每个子目录中还存在子目录，这给制作list列表带来了较大的麻烦 我们建立下面shell文件，文件名为creat_list.sh，代码如下 # /usr/bin/env sh DATA=/media/hjxu/luhaoda/from_xhj/metastasis_data/train0 TxtPat
基于caffe的图像分类(2)——制作lmdb和计算均值
小咸鱼_的博客
06-15 8895
由于caffe-master\examples\imagenet中有生成lmdb和计算均值的脚本，所以，我们可以使用这些脚本。 我们将训练所用的图片文件夹放在image下，train.txt和val.txt也放在image下，如： （BMW等文件夹放的是图像） 然后，将image文件夹拷贝到Linux下的caffe-master\examples\imagenet文件夹里，接
基于Caffe框架的Python图像识别全流程实现_包含训练数据预处理_直方图均衡化_图像尺寸调整_LMDB格式转换_均值文件生成_AlexNet模型定义_训练参数配置_模型训练与.zip
最新发布
08-20
因此，在训练之前计算并存储数据集的均值图像文件是常规的做法。 深度学习模型的选择对于图像识别的效果至关重要。在本项目中，我们选择了AlexNet模型，这是一款经典的卷积神经网络，它在2012年的ImageNet大规模...
LMDB格式手写数字识别数据集用于Caffe训练
LMDB格式的MNIST数据集是一种专为深度学习框架（尤其是Caffe）优化的数据存储形式，它将原始的MNIST手写数字图像数据集转换为一种高效、快速读取的数据库格式——LMDB（Lightning Memory-Mapped Database）。...
深度学习文章4：计算图像数据集的均值
莫欺丶Miss航的博客
12-01 7353
计算图像数据集的均值在前一篇文章中我们已经知道了如何将自己的图像数据转换为caffe需要的db文件深度学习文章3：将自己的图像数据转换成caffe需要的db(leveldb/lmdb)文件 ，在进行模型的训练之前，我们还需要进行一步，就是计算图像数据集的均值。1.为什么计算图像数据的均值？通常来讲，在各类深度学习模型中都具有计算图像均值的操作，这是因为图像减去均值后，再进行训练/测试，会大大提高速度
Caffe︱构建lmdb数据集、binaryproto均值文件及各类难辨的文件路径名设置细解
素质云笔记
01-04 6875
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
Caffe学习（9）——计算图片数据的均值
Daisy_HJL的博客
09-16 1743
在训练和测试之前，先对图片数据做去均值操作，会提高速度和精度。 将所有训练样本的平均值保存在一个均值文件中，在之后测试时，可直接使用此均值文件，不需要对测试图片重新计算均值。 均值计算有两种格式：二级制格式和python格式 1、二进制格式均值计算 caffe中使用的均值数据格式是binaryproto，caffe根目录下的tools文件夹里面存放着一个compute_image_
Caffe学习系列(15)：计算图片数据的均值
weixin_33796177的博客
01-05 401
 图片减去均值后，再进行训练和测试，会提高速度和精度。因此，一般在各种模型中都会有这个操作。 那么这个均值怎么来的呢，实际上就是计算所有训练样本的平均值，计算出来后，保存为一个均值文件，在以后的测试中，就可以直接使用这个均值来相减，而不需要对测试图片重新计算。 一、二进制格式的均值计算 caffe中使用的均值数据格式是binaryproto, 作者为我们提供了一个计算均值的文件compute...
Caffe学习系列——工具篇：计算数据集的图像均值
Solomon1558的专栏
11-07 1万+
本系列文章介绍深度学习框架Caffe及其实践，本文主要介绍Caffe的实用工具—— compute_image_mean 计算图像均值. 1. 图像预处理——零均值化　　 数据预处理在深度学习中非常重要，数据预处理中，标准的第一步是数据归一化。特征归一化常用的方法包含如下几种： 简单缩放 逐样本均值消减(也称为移除直流分量) 特征标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位
Caffe（5）--计算数据集的图像均值
对角巷
09-05 1532
特征标准化（使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差）。 零均值：计算每一个维度上数据的均值（使用全体数据计算），之后在每一个维度上都减去该均值。 单位方差：在数据的每一维度上除以该维度上数据的标准差。 在大多数情况下，我们并不关注所输入图像的整体明亮程度。比如在目标识别任务中，图像的整体明亮程度并不会影响图像中存在的是什么物体。更为正式地说，我们对图像块的平均亮度值不感兴趣，所以可以减去这...
caffe中如何将自己的图片转化为LMDB类型
阿鹏的摇滚小站
11-30 1673
说明：由于caffe支持的数据类型不包括图像类型，所以需要将图像转化为lmdb类型才能被caffe识别。 步骤详解： 1、数据准备：在/home/yourname/caffe/examples下面建立两个文件夹train和val，放上自己从网上下载好的图片。（图片格式为1.jpg） 2、然后进入/home/yourname/data 创建文件夹mydata，这里可以看到mydata与cifa
Caffe中图像写入LMDB（以及多标签）和读取LMDB数据
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深藏功与名
11-01 1万+
一个大牛写的教程：《A Practical Introduction to Deep Learning with Caffe and Python》，写的很清晰。 将图像写入LMDB import os import glob import random import numpy as np import cv2 import caffe from caffe.proto im
生成lmdb文件和均值文件
qq_37254336的博客
06-27 779
一、首先准备好训练数据和测试数据，每一类图片放到一个文件夹中二、生成标签文件：这个代码对应的是七分类"<span style=""font-family:Arial;font-size:18px;"">""<span style=""font-size:18px;"">""<span style="&
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