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本文介绍了一个为 Caffe 设计的数据增强工具,通过多种图像处理手段如颜色调整、对比度变化、亮度改变及旋转等,有效提升深度学习模型训练效果。

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Caffe-Data-Augmentation

Image data augmentation util for Caffe

Introduction

Data augmentation is the best trick when you are training a deep network. the project implements several frequently-used methods for image task. Caffe’s prefetching method makes my method costless with time. During training, u can try combinations of multiple diffrent processing , they do boost the performance. the most important things is that it is easy to set up and do any modification by yourself.

Realtime data augmentation utils

Now, the methods in the utils include :
1) Color
2) Contrast
3) Brightness
4) Rotation

how to use

layer {
name: “data”
type: “ImageData”
top: “data”
top: “label”
include {
phase: TRAIN
}
transform_param {
mirror: true
crop_size: 227
mean_file: “imagenet_mean.binaryproto”
color: true
contrast: true
brightness: true
rotation_angle_interval: 10
# check if the methods works, just use 2 switch below#
# show_augment_info: true
# dir_to_save_augmented_imgs : “path”
}
image_data_param {
source: “/home/your/image/list.txt”
batch_size: 32
shuffle: true
new_height: 256
new_width: 256
}
}

how to setup

1 add two files

1) data_augment.hpp –> include/caffe/util/
2) data_augment.cpp –> src/caffe/util/

2 modify include/caffe/data_transformer.hpp
1) #include

+ #include “caffe/util/data_augment.hpp”
2) protected:

+ DataAugmenter aug_;

3 modify src/caffe/data_transformer.cpp

1) template
DataTransformer::DataTransformer(const TransformationParameter& param,Phase phase)
: param_(param), phase_(phase)
+ ,aug_( param) {
2) template
void DataTransformer::Transform(const cv::Mat& cv_img,Blob* transformed_blob) {

+ if ( phase_ == TRAIN) {
+ aug_.Transform(cv_cropped_img);
+ }
CHECK(cv_cropped_img.data);

4 modify src/proto/caffe.proto

1) message TransformationParameter {

+ optional bool color = 9 [default = false];
+ optional bool contrast = 10 [default = false];
+ optional bool brightness = 11 [default = false];
+ optional int32 rotation_angle_interval = 12 [default = 0];

+ optional bool show_augment_info = 14 [default = false];
+ optional string dir_to_save_augmented_imgs = 15 [default = false];

5 compile
cd build
cmake ..
make -j8

Acknowledgment

the implementation of rotation is based on @kevinlin311tw ‘s caffe-augmentation

PS:

1) if u have any problem to use it ,just feel free to ask.
2) if u think it's helpfull ,lighting-up Star for it !
基于C2000 DSP的电力电子、电机驱动和数字滤波器的仿真模型构建及其C代码实现方法。首先,在MATLAB/Simulink环境中创建电力电子系统的仿真模型,如三相逆变器,重点讨论了PWM生成模块中死区时间的设置及其对输出波形的影响。接着,深入探讨了C2000 DSP内部各关键模块(如ADC、DAC、PWM定时器)的具体配置步骤,特别是EPWM模块采用上下计数模式以确保对称波形的生成。此外,还讲解了数字滤波器的设计流程,从MATLAB中的参数设定到最终转换为适用于嵌入式系统的高效C代码。文中强调了硬件在环(HIL)和支持快速原型设计(RCP)的重要性,并分享了一些实际项目中常见的陷阱及解决方案,如PCB布局不当导致的ADC采样异常等问题。最后,针对中断服务程序(ISR)提出了优化建议,避免因ISR执行时间过长而引起的系统不稳定现象。 适合人群:从事电力电子、电机控制系统开发的技术人员,尤其是那些希望深入了解C2000 DSP应用细节的研发工程师。 使用场景及目标:①掌握利用MATLAB/Simulink进行电力电子设备仿真的技巧;②学会正确配置C2000 DSP的各项外设资源;③能够独立完成从理论设计到实际产品落地全过程中的各个环节,包括但不限于数字滤波器设计、PWM信号生成、ADC采样同步等。 其他说明:文中提供了大量实用的代码片段和技术提示,帮助读者更好地理解和实践相关知识点。同时,也提到了一些常见错误案例,有助于开发者规避潜在风险。
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