Я хочу найти пример слоя данных caffe python для изучения. Я знаю, что в Fast-RCNN есть уровень данных Python, но он довольно сложен, так как я не знаком с обнаружением объектов.
Итак, мой вопрос: есть ли пример уровня данных Python, где я могу научиться определять свои собственные данные? процедура подготовки?
Например, как определить уровень данных python, сделать гораздо больше дополнений данных (таких как перевод, вращение и т. д.), чем caffe "ImageDataLayer".
Большое тебе спасибо
Вы можете использовать слой "Python": слой, реализованный в python, для передачи данных в вашу сеть. (См. пример добавления слоя type: "Python" здесь).
import sys, os
sys.path.insert(0, os.environ['CAFFE_ROOT']+'/python')
import caffe
class myInputLayer(caffe.Layer):
def setup(self,bottom,top):
# read parameters from `self.param_str`
...
def reshape(self,bottom,top):
# no "bottom"s for input layer
if len(bottom)>0:
raise Exception('cannot have bottoms for input layer')
# make sure you have the right number of "top"s
if len(top)!= ...
raise ...
top[0].reshape( ... ) # reshape the outputs to the proper sizes
def forward(self,bottom,top):
# do your magic here... feed **one** batch to `top`
top[0].data[...] = one_batch_of_data
def backward(self, top, propagate_down, bottom):
# no back-prop for input layers
pass
Для получения дополнительной информации о param_str см. эту тему.
Вы можете найти эскиз слоя загрузки данных с предварительно выберите здесь.
multiprocessing.Process для получения данных. См. этот ответ для эскиза.
- person Shai; 16.01.2018
@Ответ Шая великолепен. В то же время я нахожу еще один подробный пример о слое данных python в одном PR caffe-master. https://github.com/BVLC/caffe/pull/3471/files Я надеюсь, что этот подробный пример будет полезен для всех остальных.
