caffe学习笔记——mean均值文件

最新推荐文章于 2020-01-04 14:39:53 发布
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分类专栏： caffe学习笔记 文章标签： caffe mean均值
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gdameng/article/details/79908750
该博客介绍了在Caffe中使用make_imagenet_mean.sh脚本来生成图像均值文件的重要性，以提高分类精度并简化数据预处理。通过修改脚本中的路径参数，可以计算LMDB格式数据集的均值，并将结果保存为binaryproto文件，用于训练过程中的均值归一化。

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利用make_imagenet_mean.sh生成图片均值

一．为什么需要让图片减去均值呢？

· 概括来看：图像的稳定性(降低波动性)，可以提高分类精度

· 而且减去均值一般会让亮度下降，但是亮度其实对图像分类来说，不那么重要。

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caffe在linux下和windows下生成均值文件mean.binaryproto
sinat_28519535的博客
11-14 4477
接上篇，下面来说说生成均值文件的过程 3 生成均值文件 .mean.binaryproto caffe对数据做处理时，要先将图片转换成lmdb格式。lmdb数据格式常用于单标签数据，图像分类等。 3.1 Linux环境下生成lmdb和binaryproto文件 要生成lmdb问件，主要有两步： （1）生成 .txt 标签文件。 （2）将 txt 标签文件与图像集中的图像相连接，生成lmd
Caffe实战Day3-准备网络结构文件和训练文件（重点）
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HelloHaibo的博客
08-24 1万+
友情链接：我的caffe实战Day2-准备lmdb文件和均值文件 通过前两篇文章，我们已经把训练模型的数据准备好了，并做了需要做的预处理，接下来我们就开始准备网络结构文件，在开始之前呢，我们先列一下清单： ok，本此我们就是准备其中的train_val.prototxt，deploy.prorotxt,solver.prototxt三个文件，最后的caffemodel文件，相信
caffe中的均值对测试结果的影响
春江水暖鸭先知
04-09 364
均值文件的作用 caffe中的均值文件是为了减少训练时间而设置的。 均值文件对测试结果的影响 均值文件会影响测试结果
caffe 均值文件与测试精度问题
lyiiiiii61的博客
02-26 1441
Python版本：mean.npy文件，由mean.binaryproto文件转换得到。其在测试程序中的导入方式为# classify.py import numpy as np mean_file = 'mean.npy' if mean_file: mean = np.load(mean_file) #mean = np.load(mean_file).mean(1).m...
caffe训练（4）均值文件的生成
weixin_42535423的博客
01-04 677
caffe训练（4）一、二进制格式的均值计算乌班图系统windows系统二、python格式的均值计算 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，均值含义具体可见博客：深度学习（4）数据预处理-均值减法。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...
薛开宇caffe学习笔记完整版
10-01
### Caffe学习笔记知识点 #### 1. CIFAR-10 数据集介绍 CIFAR-10 是一个用于学术目的的常用数据集，它由60000张32x32像素的彩色图像组成，这些图像分为10个类别，每个类别包含6000张图片。具体而言，有50000张图片...
caffe学习笔记1CIFAR-10在caffe上进行训练与学习-薛开宇1
08-03
接着，执行`$CAFFE_ROOT/examples/cifar10/create_cifar10.sh`，它会创建LevelDB格式的数据库和图像均值文件。这些文件位于`./cifar10-leveldb`和`./mean.binaryproto`，是训练模型所必需的。 2. 构建模型 Caffe中...
caffe学习笔记3用自己的数据训练和测试-薛开宇1
08-03
【标题】：“Caffe学习笔记3：用自己的数据训练和测试” 【内容】： 在深度学习领域，Caffe是一个广泛使用的框架，尤其适用于图像识别任务。本篇学习笔记主要讲解如何利用Caffe用自定义的数据集进行训练和测试，...
caffe学习笔记（八）——binaryproto 转 npy、mat文件
hong__fang的专栏
05-29 3552
主要介绍：对于caffe生成的均值文件binaryproto，在python和matlab接口使用时，如何转化为npy、mat文件。 一 转npy文件 #!/usr/bin/env python import numpy as np import caffe root = 'F:/Data/' binary_path = root + 'mean_train.binaryproto' #bi
Window下Caffe生成自己数据集训练得到的均值文件train_mean.binaryproto
Z5122的博客
06-17 759
均值文件的意义：https://blog.youkuaiyun.com/chen1234520nnn/article/details/89519552 1.数据集下载，这里采用用于视觉定位的数据集：https://drive.google.com/drive/folders/1a4qf-ZVsuGF96xsG8_GEgo-ifcAtZMPE数据数据位于db文件夹下（共4479张图）： 2.生成标签文件...
caffe图像分类，需要输入的4个文件
07-17
网络结构deploy.prototxt 模型bvlc_reference_caffenet.caffemodel 图像均值文件imagenet_mean.binaryproto 标签文件synset_words.txt
Caffe4——计算图像均值
whiteinblue的专栏
05-06 9110
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
在Ubuntu 15.10搭建MEAN开发环境
chszs的专栏
12-02 2993
在Ubuntu 15.10搭建MEAN开发环境作者：chszs，未经博主允许不得转载。经许可的转载需注明作者和博客主页：http://blog.youkuaiyun.com/chszs本文主要讲述如何在Ubuntu 15.10系统上搭建MEAN开发环境。1、安装Node.js和使用nvm安装npmnvm是一个简单的Bash脚本，可用于在同一台主机上安装和维护不同的Node.js版本。执行命令：# wget -q
caffe --配置文件里meanvalue与meanfile的作用解析。
yangdeshun888的博客
02-20 8799
1、caffe使用的mean_是为了图像像素值能更接近（0，0）原点，当图像减掉mean值后的效果图如下：2、其中网络训练里的均值可以通过两种方式设置，第一种：直接设定均值大小，如mean_value:104 。第二种：通过计算均值文件来设定均值大小，其通过mean_file：mymean.binaryproto。来指定均值文件。（个人觉得直接设定均值文件大小进行训练准确会更高）  其中windo...
Caffe学习系列(15)：计算图片数据的均值
weixin_33796177的博客
01-05 388
 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（2）：计算图片数据的均值
JACK_YOUNG007的博客
04-15 513
引言 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。均值的计算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_ima...
caffe中去掉均值文件的classification.cpp
zj15939317693的博客
05-19 3492
caffe中用自带的classification.exe对单张图片进行分类识别时，一定要用到均值文件，写bat文件时也要写均值文件的路径。由于目标识别领域中用caffe时一般都有这个减均值的过程，将减均值过后的图片输入到第一个卷基层里，可以提高识别率。但是有些特殊领域不需要减均值这一步骤，比如图像取证中对某些特殊篡改后的图片进行训练时，输入到第一个卷基层的特征不是减均值过后的，比如是减去中值滤波过
Caffe中BN（BatchNorm ) 层参数：均值、方差和滑动系数说明
山中有石为玉
02-14 5612
Caffe 的 BN（BatchNorm ) 层共有三个参数参数：均值、方差和滑动系数，BN层结构如下： layer { bottom: "res2a_branch2b" top: "res2a_branch2b" name: "bn2a_branch2b" type: "BatchNorm" batch_norm_param { use...
caffe transformer预处理
yhx52385的博客
05-26 2019
caffe transformer预处理 def preprocess(self, in_, data): """ Format input for Caffe: - convert to single - resize to input dimensions (preserving number of channels)
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