我運行caffe使用image_data_layer
並不想爲數據創建一個LMDB或LevelDB,但compute_image_mean
工具只適用於LMDB/LevelDB數據庫。Caffe意味着沒有數據庫的文件創建
是否有一個簡單的解決方案,用於從文件列表(與image_data_layer
使用的格式相同)創建平均文件?
我運行caffe使用image_data_layer
並不想爲數據創建一個LMDB或LevelDB,但compute_image_mean
工具只適用於LMDB/LevelDB數據庫。Caffe意味着沒有數據庫的文件創建
是否有一個簡單的解決方案,用於從文件列表(與image_data_layer
使用的格式相同)創建平均文件?
最簡單的解決方案是創建圖像集的LMDB或LevelDB數據庫。
複雜的解決方案是編寫一個類似於compute_image_mean的工具,它可以獲取圖像輸入並進行轉換並找到其意義!
您可能會注意到最近的模型(例如googlenet)不使用與輸入圖像大小相同的平均文件,而是使用表示每個圖像的平均值的3向量通道。這些值對所使用的特定數據集(只要足夠大並且包含「自然圖像」)相當「免疫」。
所以,只要你使用自然圖像,你可以使用相同的值,例如,GoogLenet正在使用:B = 104,G = 117,R = 123。
感謝您的回答。問題是我的數據不是自然圖像,而且它的通道不對應於RGB。 我想我會按照你的答案,並使用python計算我的數據的每個通道的平均值。 –