【caffe】模型训练中的通道数错误

本文分享了解决深度学习训练过程中遇到的通道错误经验,通过调整参数并加入'force_color':True,成功解决了因灰度图像导致的通道错误问题。

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

主要基于 https://blog.youkuaiyun.com/10km/article/details/70160645

最近针对性地调整了一下数据集,通过从ILSVSC12中抽取一些类生成txt和lmdb用于检测任务。处理办法有机会另写一篇把。

训练时主要遇到了两类错误:

  1. CHECK(std::equal(top_shape.begin() + 1, top_shape.begin() + 4, shape.begin() + 1)
  2. VScn = cv::Set<3,4>…

有文章说通过把P.Resize.warp改为P.FIT_SMALL_SIZE之后可以修正,但是这样不能设置大于1的batch_size,果断弃用。有文章说这可能是因为图片中包含灰度图像从而产生的通道错误,但是我写脚本检查了所有XML文件,并没有发现任何1的地方,最后我在train_transform_param和test_transform_param中加入了如下一行,之后能成功跑起来了。

'force_color': True,
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