17、Caffe库中的Python层与交通标志分类

Caffe库中的Python层与交通标志分类

1. Caffe库Python层概述

Caffe库存在一定局限性，我们只能使用其已实现的层。例如，当前版本的Caffe库未实现softplus激活函数。在某些情况下，我们可能需要添加一个具有新功能的层，而该功能未在Caffe库中实现。直接用C++继承Caffe库的类来实现新层是一种解决方案，但当我们想要快速实现和测试想法时，这可能是一项繁琐的任务。

在处理不同数据集时，使用特殊层可能会带来优势。以交通标志分类任务中的GTSRB数据集为例，该数据集包含数千个样本，每个图像的边界框信息通过文本文件提供。在将这些图像输入分类网络之前，显然需要将它们裁剪以精确匹配边界框。这可以通过以下三种方式完成：
1. 处理整个数据集 ：根据边界框信息裁剪每个图像，并将它们存储在磁盘上。然后，使用处理后的数据集进行网络的训练、验证和测试。
2. 实时处理图像 ：实时处理图像，并在处理后填充每个小批量。然后，这些小批量可用于训练、验证和测试。但需要注意的是，使用此方法时，我们不能再调用 solver.step(int) 函数，其参数不能大于1，也不能将 iter_size 设置为大于1的值。原因是每个小批量必须使用我们的代码手动填充。
3. 开发新层 ：开发一个新层，该层可以自动从数据集中读取图像、进行处理，并将它们传递到层的输出（顶部）。使用此方法，可以使用任意正整数调用 solver.step(int) 函数。

Caffe库