2.第二个文件为数据输入层cpp 即image_data_layer.cpp，所在位置为下图。 ? 3....上面的网络结构中的数据输入层，类型是ImageData，所以数据源是图片。...image_data_layer.cpp是数据读取的cpp，其中有两个函数，一个set_up函数，用于网络数据输入层初始化，还有一个load_batch函数用于批量载入数据。...Transform函数它的输入是cv图片和Caffe的blob指针。在这个函数中我们就可以使用各种数据增强函数了。举一个图片转换的例子。...相关操作在Images模块中，为了方便我们直接看下截图。 ? 官方的API中数据增强操作非常全面, 而Caffe官方没有提供，需要自己定义。不禁感叹caffe确实有逼格。
Part1:caffe的ImageData层 ImageData是一个图像输入层，该层的好处是，直接输入原始图像信息就可以导入分析。...在案例中利用ImageData层进行数据转化，得到了一批数据。 但是笔者现在还有几个问题， 这个ImageData只能显示一个batch的图像信息，不能在同一案例循环使用的是吧？...caffe中提供了过采样的方法（oversample），详见/caffe/python/caffe/io.py，裁剪的是图片中央、4个角以及镜像共10张图片。...(train=False, subset='train') 不知道这个步骤中，L.ImageData之后的数据，可以直接用于框架的输入数据吗？...Part2:caffe中DummyData层的使用 DummyData:虚拟数据，可以用这一层模拟预测过程.在官方案例中，借用DummyData层来较快完成预测任务。
train_val.prototxt文件=数据输入+卷积层+全连接层+loss/accuracy Deploy.prototxt文件=简化版数据输入+卷积层+全连接层+prob预测层 其他真的不用改动...train_val的ImageData输入层，需要修改为input层。...就拿AlexNet来说，不同之处在数据输入部分+最后链接层 Deploy.prototxt的数据输入部分： layer { name: "data" type: "Input" top: "..." bottom: "fc8" top: "prob" } 输出的是概率值，参数trian_val.prototxt集合中全连接层之后链接的是loss/accuracy。...当然编译后，放在/build/examples/cpp_classification/ 下面 数据准备好了，我们就可以开始分类了，我们给大家提供两个版本的分类方法： 一、c++方法 在caffe
/BVLC/caffe.git)项目创建了一个分支(那时还没有cudnn5),并在这个分支的基础上添加了自己的代码(主要是一些layer),形成现在的版本，就是py-faster-rcnn下的caffe-fast-rcnn...提示是否存储更动过的缓冲区，输入Y ,ENTER ? 要求写入的文件名:$MERGE_MSG,直接ENTER; ? 就完成了分支合并过程。...编译方式参见 《cuda8+cudnn4 Faster R-CNN安装塈运行demo》 附：git输出 执行 git fetch caffe的输出 guyadong@gyd-u16:~/tmp/py-faster-rcnn...-1 * [新分支] windows -> caffe/windows * [新标签] acm-mm-oss -> acm-mm-oss.../master的输出 自动合并 src/caffe/proto/caffe.proto 自动合并 src/caffe/layers/dropout_layer.cpp 删除 src/caffe
其中还有一个ImageData层，作为数据输入层，在整个文档中，是唯一数据输入入口，source是数据的来源。...会在其他博客详细说明ImageData（caffe︱ImageData层、DummyData层作为原始数据导入的应用）。...改进的方向：数据输入的改进，可以通过imageData每个batch输入，并进行预测 . 2、状态二：训练，只训练最后的全连接层 应用场景：当数据基本类似，那么全连接层之前就不变，学习率不变； 最后的全连接层进行一次训练...7、预测函数disp_style_preds disp_style_preds(test_net, image) 输入的是，上面生成的训练引擎+新图像的特征信息，文档中是用imageData层来作为前期图像数据信息提取的方式...+新图像的特征信息，文档中是用imageData层来作为前期图像数据信息提取的方式，那么也可以自己用其他的方式来transformer 然后返回print，top5的准确率+分类标签。
在源码中可以找到对应这些名称的实现，详细说来，这4个部分分别负责： Blob：是数据传输的媒介，神经网络涉及到的输入输出数据，网络权重参数等等，其实都是转化为Blob数据结构来存储的。...\layers下有派生出的各种对应各种神经网络层的类，比如\src\caffe\layers\data_layer.cpp, conv_layer.cpp, relu_layer.cpp, pooling_layer.cpp...Forward()把网络输入层的blob读到net_input_blobs_,然后进行前馈,计 算出loss。Forward的重载,只是输入层的blob以string的格式传入。...bottom_vecs_存每一层的输入blob指针 bottom_id_vecs_存每一层输入(bottom)的id top_vecs_存每一层输出(top)的blob params_lr()和params_weight_decay...最后当进行整个网络训练过程（即运行Caffe训练模型）的时 候，会运行caffe.cpp中的train( )函数，而这个train函数实际上是实 例化一个Solver对象，初始化后调用了Solver中的
类Layer overview caffe中的Layer主要分为如下几个模块： 输入层Data Layers Data Layers定义了caffe中网络的输入，依赖于高效的数据库，例如(LevelDB...常用的有：Input, ImageData....每个Layer根据自身需求的不同，会定义CPU或GPU版本的实现，例如ConvolutionLayer的CPU和GPU实现就定义在了两个文件中conv_layer.cpp, conv_layer.cu....，计算其相对于输入的梯度，并传递到 bottom 层。...数据输入层，主要是多线程+BlockingQueue的方式读取数据训练： 内容如下： caffe源码分析-BlockingQueue caffe源码分析-InternalThread caffe源码分析
比如传统的多层感知机，就是比较简单的全连接网络，用2D的Blob，调用innerProduct层来计算就可以了。 在模型中设定的参数，也是用Blob来表示和运算。它的维度会根据参数的类型不同而不同。...而在一个全连接层中，假设输入1024通道图片，输出1000个数据，则Blob为1000*1024。...每一种类型的层都定义了三种关键的计算：setup, forward, backward ●setup: Layer的建立和初始化，以及在整个模型中的连接初始化。...是151（最近一次增加的是box_annotator_ohem_param,即下面数字为150的那个） // ## 层参数{名称，类型，输入底，输出顶，阶段，损失加权系数，全局乘数，} message...： ①Data Layers 数据层是每个模型的最底层，是模型的入口，不仅提供数据的输入，也提供数据从Blobs转换成别的格式进行保存输出。
显示这个工具的用法： compute_image_mean [参数] INPUT_DB [输出文件夹] 参数中就是选择输入数据的类型leveldb 还是lmdb，默认为lmdb 2、conver_imageset.bin...（图像数据转换成db（leveldb/lmdb)文件） caffe数据输入层的数据一般都以LEVELDB或者LMDB输入，所以要把原始数据进行转换，caffe中也提供了这样的工具 根目录下输入：....，默认为false) -encode_type(可选：将图片编码为哪一个格式，从cpp中来看，如果这一个不设置的话，它其实可以自己去根据图片的后缀名来识别图片的类型) -encoded(是否将原图片编码放入最终的数据中...opencv，有兴趣的同学可以去看看cpp 再推荐一篇博文：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5082341.html， 3、特征提取 该工具需要一个训练好的网络和一个数据输入层...大家想要了解tools中工具的一些更为细节的东西，可以去 caffe目录下的tools中寻找cpp源码， 这里我们看的可执行文件是在caffe的build目录下的tools中，要注意区分
使用pycaffe生成train.protxt、test.prototxt 使用pycaffe生成solver.prototxt 数据层、视觉层、激活层等知识点回顾 二、准备数据 数据集可以直接从我的...然后在网络的第一层数据层Data中指定db文件和均值文件的位置，创建数据层的方法还有几种，另一种常见的方法是把原始图片做成一个列表清单txt文件(一行一张图)，则省去了图片格式转化和图片均值计算的过程，...提供的数据集中已经包括了txt列表清单文件，因此也省却了我们手动生成的步骤，直接使用即可。...因此我们可以使用ImageData作为数据源输入。...() #ImageData数据层 net.data, net.labels = caffe.layers.ImageData(batch_size = batch_size,
的这个网络配置文件，每一个卷积层，都是以 layer{} 的形式定义，layer 的bottom、top 就是它的输入输出，type 就是它的类型，有的是数据层、有的是卷积层、有的是 loss 层。...从上面看很直观的看到，网络的输入层是 data 层，后面接了3个卷积层，其中每一个卷积层都后接了一个 relu 层，最后 ip1-mouth、fc-mouth 是全连接层。...train.prototxt 与 test.prototxt 的区别 训练时的网络配置与测试时的网络配置是不同的，测试没有 acc 层，也没有 loss 层，取输出的 softmax 就是分类的结果。...同时，输入层的格式也有出入，不需要再输入 label，也不需要指定图片 list，但是要指定输入尺度，我们看一下 test.prototxt 和可视化结果。...04总结 虽然现在很多人没有从 Caffe 开始学，但是希望提升自己 C++ 水平和更深刻理解深度学习中的一些源码的，建议从 Caffe 开始学起。
Caffe Data 层 - ImageDataLayer Caffe 官方提供的直接从 image 文件读取图像数据及对应label. 1.... > &bottom, const vector > &top) ExactNumBottomBlobs () const // 返回该层的...ExactNumTopBlobs () const // 返回该层的 top blobs 数目， 如果没有 top blob，则返回-1....Batch *batch) Protected Attributes: prefetch_rng_ lines_ lines_id_ 4. image_data_layer.cpp..."; } INSTANTIATE_CLASS(ImageDataLayer); REGISTER_LAYER_CLASS(ImageData); } // namespace caffe #endif
作者为我们提供了一个计算均值的文件compute_image_mean.cpp，放在caffe根目录下的tools文件夹里面。...top或bottom:每一层用bottom来输入数据，用top来输出数据。如果只有top没有bottom，则此层只有输出，没有输入。反之亦然。...如果有多个top或多个bottom，表示有多个blobs数据的输入和输出。 data 与 label: 在数据层中，至少有一个命名为data的top。如果有第二个top，一般命名为label。...Convolution层运算方法： 输入： n*c0*w0*h0 输出： n*c1*w1*h1 其中，c1就是参数中的num_output，生成的特征图个数： w1=(w0+2*pad-kernel_size...从bottom得到一个blob数据输入，运算后，从top输入一个blob数据。在运算过程中，没有改变数据的大小，即输入和输出的数据大小是相等的。
神经网络的运算过程，就是数据从一层流动到下一层，在 Caffe 的每一个中间 layer 参数中，都有 bottom 和 top，这就是一个分析和处理的过程。...2.1数据准备 上一节我们说过 Caffe 中的数据准备，只需要准备一个 list 文件，其中每一行存储 image、labelid 就可以了，那是 Caffe 默认的分类网络的 imagedata 层的输入格式...如果想定义自己的输入格式，可以去新建自定义的 Data Layer，而 Caffe 官方的 data layer 和 imagedata layer 都非常稳定，几乎没有变过，这是我更欣赏 Caffe...我们定义一个类，叫 imagedata，模仿 Caffe 中的使用方式。代码如下，源代码可移步 Git。...代码很简单，就是利用self.img_paths和 self.labels存储输入 txt 中的文件列表和对应的 label，这一点和 Caffe 很像了。
如果是训练模型，使用python语言无疑是最合适的，但现在的需求是嵌入到产品中，必须要使用C++，为此特意比较了现在比较流行的深度学习框架，发现caffe比较契合需求。...caffe本身使用C++语言开发，提供了丰富的C++ API，也提供了很多C++的示例。值得一提的是，雅虎提供了开源的色情图片检测模型open_nsfw，采用的正是caffe深度学习框架。...因此，一个Caffe模型看起来像是一串交替的blobs和层，彼此相连。一个层需要blobs作为输入，并且它会生成新的blobs，成为下一层的输入。...根据Caffe文档，过滤器可以对初始神经网络进行随机化，否则初始权重将为零。由于该模型是完全连接的网络，因此层类型为InnerProduct。...4，并将输出保存到结果向量中。
caffe的官网是http://caffe.berkeleyvision.org/。 ...二、具体 1、输入层 layer { name: "cifar" type: "Data" top: "data" #一般用bottom表示输入,top表示输出，多个top代表有多个输出..."#输出是卷积层 param { lr_mult: 1 #lr_mult: #当前层的学习率 学习率的系数，最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr...一般设置为"constant",值全为0 } } } 输入：n*c0*w0*h0 输出：n*c1*w1*h1 其中，c1就是参数中的num_output，生成的特征图个数 w1=(w0+...4、激活函数层 #在激活层中，对输入数据进行激活操作,是逐元素进行运算的,在运算过程中，没有改变数据的大小，即输入和输出的数据大小是相等的。
，conv5表示提取第五个卷积层的特征， examples/temp_features表示存放结果的目录（目录不需要提前构建） 2.）10：输入的包的数量，我们test时的batchsize是50，这里输入...；fc7是最后一层特征，fc8输出的就是softmax的输出了，所以提取fc7层 4.）lmdb：输出的数据格式是lmdb，还可以是leveldb ---- Test测试（用cmdcaffe命令行）（train_test.prototxt...+ caffemodel） caffe test 命令通过在 test phase 中运行模型得到分数,并且用这分数表示网络输出的最终结果。...测试过程中,终端会显示每个 batch的得分,最后输出全部 batch 得分的平均值。.../caffenet_train_iter_10000.caffemodel Test分类单个输入图像 利用训练好的模型，预测结果,5个输入参数 （train_val.prototxt + caffemodel
实际工作中，目标检测 yolov3 或者 yolov4 模型移植到 AI 芯片中，经常需要将其先转换为 caffe1.x 模型，大家可能或多或少也有这方面的需求。...bvlc/caffe 打开 Ubuntu 终端，输入上面的下拉命令，将 caffe 的 docker 镜像下载下来。...下载完成之后，终端输入命令： sudo docker images 就可以看到已下载的 caffe 镜像了。...该容器已部署好了 caffe1.x，caffe1.x 路径为： 2. caffe 源码修改 因为官方 caffe1.x 框架不支持 yolo3/yolov4 的 upsample 层，所以需要手动增加...upsample 层，对 caffe 源码进行修改。
Caffe Vision 层 - 卷积层 ConvLayer Caffe 的视觉层一般采用 images 作为输入，输出另一种 images....卷积层 Conv Layer Conv 层采用一组待学习的 filters 对输入图片进行卷积操作，每一个 filter 输出一个 feature map. ?...Caffe 提供了 Conv 层的 CPU 和 GPU 实现： 头文件 - ./include/caffe/layers/conv_layer.hpp CPU 实现 - ....参数说明 Conv 层在 Caffe 定义中涉及的参数：convolution_param. num_output(CoCoC_o) - filters 数 kernel_size - 指定的每个 filter...，分组到输入的一个子集subset 中.
，conv5表示提取第五个卷积层的特征， examples/temp_features表示存放结果的目录（目录不需要提前构建） 2.）10：输入的包的数量，我们test时的batchsize是50，...我们可以选取任意一层；fc7是最后一层特征，fc8输出的就是softmax的输出了，所以提取fc7层 4.）lmdb：输出的数据格式是lmdb，还可以是leveldb ---------------...test 命令通过在 test phase 中运行模型得到分数,并且用这分数表示网络输出的最终结果。...测试过程中,终端会显示每个 batch的得分,最后输出全部 batch 得分的平均值。.../caffenet_train_iter_10000.caffemodel Test分类单个输入图像 利用训练好的模型，预测结果,5个输入参数（train_val.prototxt + caffemodel
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