本文介绍了如何使用Caffe实现图像分类,并分享了代码示例和配置文件。同时,本文还介绍了如何生成LMDB文件,以及如何使用转换工具将数据集转换为LMDB格式。
由于有关caffe的开发资料实在太少,单单是这个问题就困扰了我半天。最后终于找到了一个大腿----beenfrog,也是一个正在学习caffe框架的研究人员。博客mark下,以后有问题可以去这里找。
学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中。因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程。
http://rayz0620.github.io/2015/05/25/lmdb_in_caffe/
1. 概述 1.1 前言 最近用Caffe跑自己的数据集,需要学习LMDB和LevelDB,趁此机会复习了SQLite和MySQL的使用,一起整理在此。 代码:https://github.com/liquidconv/py4db 1.2 环境 使用Ubuntu 14.04,Python 2.7.6。 2. SQLite 2.1 准备 SQLite是一种嵌入式数据库,它的数据库就是一个文件。Python 2.5x以上版本内置了SQLite3,使用时直接import sqlite3即可。 2.2 操作流程
LMDB的全称是Lightning Memory-Mapped Database,它的文件结构简单,包含一个数据文件和一个锁文件。
学习LMDB的时候不禁想到知乎上的提问“有哪些名人长期生活在其他名人的光环下”,说实话感觉查它的人基本都是为了用Caffe……
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convert_imageset是将我们准备的数据集文件转换为caffe接口更快读取的LMDB或HDF5数据类型。
正文共13130个字,5张图,预计阅读时间33分钟。 树莓派3B+英特尔神经计算棒进行高速目标检测 NCS Pi 代码: 训练数据预处理: https://gist.github.com/ahangc
树莓派3B+英特尔神经计算棒进行高速目标检测 转载请注明作者梦里茶 代码: 训练数据预处理: https://gist.github.com/ahangchen/ae1b7562c1f93fda
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为了使用分布式数据(Distributed Data),你需要将以下依赖添加到你的项目中:
将数据集转换成lmdb实际上就是一条条地将img和label的key-value形式写进lmdb中
本文主要介绍了如何使用深度学习完成一个基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)的目标检测算法。首先介绍了SSD算法的原理和配置,然后介绍了如何使用Caffe和Python实现SSD算法,并提供了在K80 GPU上进行训练和测试的示例代码。此外,还介绍了一些优化技巧和细节处理。整个实现过程较为详细,不仅提供了完整的代码和注释,还提供了很多重要的实现细节。通过本文的学习,可以较为快速地掌握如何使用深度学习实现SSD目标检测算法,并能够根据需要进行代码调整和优化。
文章https://blog.csdn.net/jyl1999xxxx/article/details/53942824中介绍了使用LMDB的原因:
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LMDB格式的优点: - 基于文件映射IO(memory-mapped),数据速率更好 - 对大规模数据集更有效.
由于Caffe使用的存储图像的数据库是lmdb,因此有时候需要对lmdb文件进行操作,本文主要讲解如何用Python合并lmdb文件。没有lmdb支持的,需要用pip命令安装。
以前曾尝试过修改 Caffe ImageDataLayer 源码的方式来读取多个 labels - ImageMultilabelDataLayer [Caffe实践 - 基于VGG16 多标签分类的训练与部署].
Roblox为其平台上5000万要求极高的青少年和青春期前的儿童提供游戏制作服务。 本周,该公司发布了一份内容冗长、极其详细的事后分析报告,描述了去年持续整整三天的重大故障事件,所有从事企业基础架构工作的人都应该认真读一读。 Roblox声称:“无论持续时间还是复杂程度,这次故障都是独一无二的。”而这种说法未免轻描淡写。在互联网上,三天这段时间实在太长了;去年10月的一天,Facebook宕机了短短几小时,全世界就一度为之抓狂。 Roblox管理自己的基础架构,这对于一家成立于2004年的公司来说并不罕见
复制/caffe-root/models/finetune_flickr_style文件夹下面的deploy.prototxt readme.md solver.prototxt train_val.prototxt四个文件到自己的finetune项目根目录/caffe-root/models/finetune_test/下
http://blog.csdn.net/liumaolincycle/article/details/47336921
非易失性内存的出现从根本上改变了数据库管理系统的内存和持久存储的架构。这些新型NVM设备具有堪比DRAM的速度,但是写到NVM设备后这些数据就具备了持久性。因为现现有的数据库管理系统基于内存是易失的这样的条件下,所以并不能充分利用这项技术。通过NVM,传统数据库管理系统的很多部件都将变得不再必要,并且会降低数据库的性能。
在前文LMDB简介的基础上,本文介绍LMDB数据库的基本用法,包括环境environment创建、数据存储put、数据读取get等;
CVPR2022弱监督语义分割:https://blog.csdn.net/Sierkinhane/article/details/126228039
本文介绍了如何使用Caffe进行深度学习,主要内容包括安装Caffe、配置Caffe环境、创建LMDB数据集、训练CNN模型和测试模型。
选自Medium 作者:Kevin Yang 机器之心编译 参与:路雪 最近,我一直在研究在 GloVe 词嵌入中做加减法。例如,我们可以把「king」的词嵌入向量减去「man」的词嵌入向量,随后加入「woman」的词嵌入得到一个结果向量。随后,如果我们有这些词嵌入对应的语料库,那么我们可以通过搜索找到最相似的嵌入并检索相应的词。如果我们做了这样的查询,我们会得到: 我们有很多方法来搜索语料库中词嵌入对作为最近邻查询方式。绝对可以确保找到最优向量的方式是遍历你的语料库,比较每个对与查询需求的相似程度——这当
MNIST database,一个手写数字的图片数据库,每一张图片都是0到9中的单个数字。每一张都是抗锯齿(Anti-aliasing)的灰度图,图片大小2828像素,数字部分被归一化为2020大小,位于图片的中间位置,保持了原来形状的比例.
使用Caffe2搭建卷积神经网络,按照一般卷积网络流程走一遍没有问题,笔者想分享的是关于Caffe2数据载入问题,Caffe2有专用训练格式数据,如lmdb,leveldb,rocksdb这三种格式,在读取时,如果发生这样的错误:
利用 code/gen_splits.m 来创建 mat 格式的 train/test 数据集分割,主要修改的地方如下:
turbojpeg:libjpeg-turbo的python包装器,用于jpeg图像的解码和编码。
参考 caffe 将三通道或四通道图片转换为lmdb格式,将标签(单通道灰度图)转换为lmdb格式 http://blog.csdn.net/c_qianbo/article/details/53375476
选自Medium 作者:Kevin Yang 机器之心编译 参与:路雪 最近,我一直在研究在 GloVe 词嵌入中做加减法。例如,我们可以把「king」的词嵌入向量减去「man」的词嵌入向量,随后加入「woman」的词嵌入得到一个结果向量。随后,如果我们有这些词嵌入对应的语料库,那么我们可以通过搜索找到最相似的嵌入并检索相应的词。如果我们做了这样的查询,我们会得到: King + (Woman - Man) = Queen 我们有很多方法来搜索语料库中词嵌入对作为最近邻查询方式。绝对可以确保找到最优向量的方
命令行参数解析在编程语言中基本都会碰到,Python中内置了一个用于命令项选项与参数解析的模块argparse。下面主要介绍两种解析Python命令行参数的方式。 1. sys.argv 解析Pyth
solver.net.forward()是将batch_size个图片送到网络中去,只有前向传播(Forward Propagation,FP),作用于训练集
mmdetection最小复刻版是基于mmdetection的最小实现版本简称 mmdetection-mini。其出现的目的是通过从头构建整个框架来熟悉所有细节以及方便新增新特性。计划新增的新特性例如可视化分析;核心细节加入tensorboard;darknet权重和mmdetection权重转换;新loss实现以及新增算法等等。如果各位有新的想法,可以和我交流。
本文介绍了如何使用Caffe进行图片分类,通过下载、转换数据、训练和测试一个模型,最后得到了一个可以用于图片分类的模型。
mmap,几乎是所有现代的存储系统使用的核心技术之一,比如 mongo, prometheus, rocketmq 等等。这部分将总结和学习 mmap 在各个项目中的使用。
主要是生成 train.txt、 val.txt 和 test.txt 文件,使其内容格式为:
Caffe里面的一种数据存储和读取方式是使用数据库格式,将数据保存到特定的一个数据库文件中,然后在代码里面整个读入这个数据库文件。Caffe支持的数据库格式包括lmdb和leveldb,可能很多人是因为caffe才知道这两个库的,但其实这两个库也是非常出名的工具。下面就展示下在Caffe里面用Python接口调用生成的LMDB或者LEVELDB格式的文件的代码吧。
Caffe2 - 创建 lmdb Caffe2 提供了将数据转换为 lmdb 的 Demo. ## @package lmdb_create_example # Module caffe2.python.examples.lmdb_create_example from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function from __futu
您可以通过重复register命令在同一台主机上注册多个运行器,每个运行器配置不同。
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