https://github.com/BVLC/caffe/blob/dev/src/caffe/proto/caffe.proto
这个是要参考的,里面有各种参数的说明。
layer {
name: "car_detector"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
include {
phase: TRAIN
}
transform_param {
mean_file: "../train_set/car_detector_mean.binaryproto"
scale: 0.00390625
}
data_param {
source: "../train_set"
batch_size: 64
backend: LMDB
mirror: true
}
}这个里面,mean_file 和 scale都要放在transform_param中,虽然caffe.proto中也有规定data_param中也可以,但是实测不可以,也许是transform_param的存在导致失败。
以防万一,以后都统一放在tran。。。中吧。
src/caffe/proto/caffe.proto
You can also write your own solver - check out caffe/src/caffe/solver.cpp for details.
To convert the data, caffe/tools/extra/ may contain multiple scripts that are useful.
本文深入解析了Caffe框架中数据层的配置细节,特别关注了mean_file和scale参数的使用规范及常见错误。通过实例演示,指导开发者如何正确地将这些参数整合到配置文件中,避免潜在的配置错误。
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