caffe各个层初探（二 data layers）

最新推荐文章于 2023-09-04 03:45:00 发布
最新推荐文章于 2023-09-04 03:45:00 发布
阅读量229 收藏
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 神经网络优化心得
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a554142589/article/details/81240375
这篇博客主要探讨了Caffe框架中用于数据输入的各种层，包括Image Data用于读取原始图像，Database层从LEVELDB或LMDB数据库中读取数据，HDF5 Input和Output分别用于读写HDF5数据，Input层用于部署网络，Window Data用于读取窗口数据文件，Memory Data直接从内存读取数据，以及Dummy Data用于静态数据和调试。参数设置如layer类型、source和batch_size等是关键配置。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  • 从文档的总结来看，主要有如下类目：
  • Image Data - read raw images.
  • Database - read data from LEVELDB or LMDB.
  • HDF5 Input - read HDF5 data, allows data of arbitrary dimensions.
  • HDF5 Output - write data as HDF5.
  • Input - typically used for networks that are being deployed.
  • Window Data - read window data file.
  • Memory Data - read data directly from memory.
  • Dummy Data - for static data and debugging.

 

这里没什么好说的，就想访问数据库一样，具体的参数设置，可以参看博客https://blog.youkuaiyun.com/Wonder233/article/details/58585913

主要是这几个设置；

层类型

source

bacth_size

caffe各个层初探（一综述）
本无风何以掇
07-27 378
一开始先把总的层都给罗列出来，有一个整体的印象 Data layers Vision layers Recurret layers Common layers Normalization layers Activaction/Neuron layers Utility layers Loss layers 接下来简要叙述，各层主要功能，后面分类讲述。 Data layers  ...
Caffe框架下OPenMV的机器学习（一）初探OPenMV神经网络
热门推荐
Jagaur_XY的博客
07-20 1万+
1. OPenMV 可以进行机器学习？ OPenMV是一款可编程的摄像头，主要使用MicroPython语言，实现基本的图像处理。 你可以把OPenMV当成一个工具，也可以把它当成一套产品，开源的编程环境能为进一步向机器视觉领域迈进奠定基础。 OPenMV对于入门计算机视觉的小白来说就是一个你数学方面的救星，因为摄像头内置有许多痛的的图像处理算法，我们使用起来十分容易，适合快速入门...
Data_layers的实现细节代码注释
03-28
http://blog.youkuaiyun.com/xizero00/article/details/50999630#t2 配套的代码注释 caffe代码阅读8: Data_layers的实现细节（各个数据读取层的实现细节） 2016.3.25-28
caffe data层_caffe之数据层
weixin_39915505的博客
12-21 207
前言：本文参考博客denny402要运行caffe，需要先创建一个模型(model)，如比较常用的Lenet,Alex等， 而一个模型由多个屋(layer)构成，每一屋又由许多参数组成。所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中。要熟练使用caffe，最重要的就是学会配置文件(prototxt)的编写。层有很多种类型，比如Data,Convolution,Pooling等，层之间的数据流动...
caffe源码 之　数据层
苏的专栏
11-16 2955
data_layer应该是网络的最底层，主要是将数据送给blob进入到net中。能过代码可以看到Data_Layer类与Layer类之间存在着如下的继承关系：：： 所以要看懂Data_Layer类构造，要先了解Layer类的构造：http://blog.youkuaiyun.com/lanxuecc/article/details/53023211其次了解Base_data_layer.cpp中的Base
【caffe学习笔记】Data Layers 数据层
Wonder233的学习博客
02-28 1239
数据能过数据层进入 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或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。 常见的数据预处理操作（减均值，尺度变换，随机裁剪或者镜像）可以能过设定参数TransformationParameter 来实现。 数据库 Data
电流，电压与温升之间的关系（多元回归笔记，持续更新）
u010061107的博客
12-15 4685
等作业完了，再传
Jetson TX1 开发教程（4）--TensorRT加速Caffe初探
Jesse_Mx的博客
02-20 1万+
项目地址：NVIDIA TensorRT前言TensorRT（GIE）是一个C++库，适用于Jetson TX1和Pascal架构的显卡（Tesla P100, K80, M4 and Titan X等），支持fp16特性，也就是半精度运算。由于采用了“精度换速度”的策略，在精度无明显下降的同时，其对inference的加速很明显，往往可以有一倍的性能提升，而且还支持使用caffe模型。目前网上关于
20170122-dev-install-caffe
DeepIndeed
08-30 735
layout title categories tags date description post 深度学习：玩转caffe之安装 blog framework tools 2017-01-22 12:20:20 -0800 Caffe i...
Caffe实现多标签输入，添加数据层(data layer)
weixin_30905133的博客
08-20 376
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。 ...
caffe data层_一文了解 caffe 框架 | 优快云 博文精选
weixin_39559119的博客
12-21 127
原标题：一文了解 caffe 框架 | 优快云 博文精选 作者 | Javier Casas Velasco译者 | 弯月，责编 | 屠敏什么是caffeCaffe 全称：Convolution Architecture For Feature Extraction(用于特征抽取的卷积框架)。Caffe是一个清晰、可读性高、快速的深度学习框架。Caffe前身是decaf,由加州伯克利大学博士贾扬...
【2】Caffe学习系列：Data数据层及参数
yeler082的博客
10-12 637
要运行caffe，需要先创建一个模型（model)，如比较常用的Lenet,Alex等， 而一个模型由多个屋（layer）构成，每一屋又由许多参数组成。所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中。要熟练使用caffe，最重要的就是学会配置文件（prototxt）的编写。 层有很多种类型，比如Data,Convolution,Pooling等，层之间的数据流动是以Blobs的方式进行。 ...
caffe data层_caffe 中data 有几种类型
weixin_39593247的博客
12-21 148
展开全部Caffe是目前深度学习比较优秀好用的一个开源库，采样c++和CUDA实现，具有速度快，模型定义32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333363376463方便等优点。学习了几天过后，发现也有一个不方便的地方，就是在我的程序中调用Caffe做图像分类没有直接的接口。Caffe的数据层可以从数据库(支持leveldb、lmdb、hdf5...
数据分层(Data layering)
最新发布
多头注意力探索Now
09-04 1735
对当下数据时代和人工智能的理解
Caffe Layer 系列(一)：Input层、Data层
杨树的博客
08-20 9128
1、Input layer Input layer用在deploy文件测试模型效果，需要代码中手动指定网络输入数据，唯一的参数BlobShape设定输入数据的维度 caffe.proto中定义如下： message InputParameter { // This layer produces N >= 1 top blob(s) to be assigned manually....
caffe之Data_Layer层代码解析
ming5432ming的博客
11-06 2800
一、 caffe的数据输入层， 根据不同的输入方式有不同的层， 因为本人最早接触的是通过lmdb数据库输入数据，而lmdb对应这DataLayer层， 其实还有一个常用的就是ImageDataLayer层， 这个层 可以直接输入图片的路径， 而不需转换。     上面这张图， 反应输入层的继承关系和不同层次关系， 可见： DataLayer层 继承自BasePrefetchingDataLa
caffe代码阅读8: Data_layers的实现细节（各个数据读取层的实现细节） 2016.3.25-28
一亩半分地
03-28 1万+
Caffe中Layer类是所有神经网络层的基类，BaseDataLayer继承自该类，BasePrefetchingDataLayer继承自BaseDataLayer，DataLayer继承自BasePrefetchingDataLayer。 有了上述几个基础的类之后，其他的类都是从这几个类进行派生。 比如DummyDataLayer，HDF5Layer和HDF5OutputLayer都是直接继承自Layer。 MemoryDataLayer则是继承自BaseDataLayer 凡是涉及到直接读取数据文
Caffe Data层 - ImageDataLayer
长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
08-25 5950
Caffe Data 层 - ImageDataLayer Caffe 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.txt 001.jpg 1 002.jpg 2 003.jpg 3 网络层定义： # train_val.prototxt layer { name: "da...
Caffe 层
weixin_30598225的博客
10-28 104
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，[1]对于大型图像处理有出色表现。 Deep Neural Network（DNN）模型是基本的深度学习框架 递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。一种是时间递归神经网络（recurrent neural network），另一种是结构递...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值