caffe学习笔记--TransformationParameter

最新推荐文章于 2021-04-30 23:02:42 发布

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#人工智能 #python

本文详细介绍了图片转换过程中涉及的各项参数，包括缩放系数、左右翻转、随机裁剪等，并解释了这些参数如何应用于图像预处理流程。

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功能描述

对输入的图片进行转换处理

proto文件中描述

message TransformationParameter {
optional float scale = 1 [default = 1];
optional bool mirror = 2 [default = false];
optional uint32 crop_size = 3 [default = 0];
optional string mean_file = 4;
repeated float mean_value = 5;
optional bool force_color = 6 [default = false];
optional bool force_gray = 7 [default = false];
}

描述：
scale：对输入图片的像素值做缩放的系数。例如输入图像的某一像素（RGB）值为（255，255，255），如果scale值为1/255，则缩放后变为（1，1，1）。
mirror：以图像中线为轴，进行左右反转。
crop_size：对输入图片进行随机切割。如果输入图片的大小比crop_size大，则从图片中随机剪裁crop_size大小的图片作为网络输入。
mean_file：保存要训练的图片集的均值的文件。如果是RGB就是训练集图片全部像素的R、G、B相加除训练集全部图片的像素数，结果为（Rm，Gm，Bm）。图片scale前先减该均值。
mean_vale：要训练的图片集均值。如果只配置一次，则该值被所有通道使用（各通道都减该值）；如果针对每个通道要配置不同的均值，需要重复配置n次（n表示通道数）。mean_value和mean_file不能同时设定。
force_color：输入图片是否为3通道的彩色图片。
force_gray：输入图片是否为1通道的灰度图（force_gray和force_color不能同时设定为true）。
注：如果输入mean_value/mean_file，在进行scale前图片先进行减mean操作，然后进行scale。

源文件解析

src/caffe/data_transformer.cpp
include/caffe/data_transformer.hpp

代码解析

class属性描述：
TransformationParameter param_; //transform描述信息
shared_ptr<Caffe::RNG> rng_; //crop使用的随数生成器
Phase phase_; //训练or预测信息描述
Blob<Dtype> data_mean_; //存储mean_file中读取的数据
vector<Dtype> mean_values_; //存储meal_value值

class方法描述：
Transform(...) //根据param_描述的transform信息对图像进行变换
InferBlobShap（...）//根据输入的数据，推断图像转换后产生的blob形状
InitRand(...) //初始化随机数生成器

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