lmdb专题
Caffe下如何使用将自己的图像数据转换为lmdb格式
1. 新建文件夹caffe/data/myself/； 2. 继续在myself文件夹下新建两个文件夹：caffe/data/myself/train，caffe/data/myself/val； 3. 在train文件夹下放需要转换格式的训练图像集，在val文件夹中放val图像集； 4. 图像大小可能不符合设计神经网络的输入要求，需要将图像resize一下。如手写字符识别是28*28，
【AI】caffe使用步骤（一）：将标注数据生成lmdb或leveldb
1、简述 caffe使用工具 convert_imageset 将标注数据转换成lmdb或leveldb格式，convert_imageset 使用方法可以参考脚本examples/imagenet/create_imagenet.sh。 convert_imageset 在./build/tools/中。 2、convert_imageset命令行参数 ./build/tools/conv
SSD目标检测lmdb数据结构剖析
SSD读取训练集是从LMDB中读取AnnotatedDatum结构的数据，在训练和测试之前，要将图片（img）和XML（label）数据存储为AnnotatedDatum结构，然后将数据经过序列化，存入到LMDB数据库中。训练和测试的时候直接从LMDB读取数据，经过反序列化获取AnnotatedDatum结构的数据，获得训练集的图片和XML数据。 可以参考ssd caffe目录包下的src/
【caffe】读取lmdb文件中的内容
参考： https://www.jb51.net/article/142988.htm https://blog.csdn.net/jyl1999xxxx/article/details/53942824 # read.pyfrom PIL import Imagefrom caffe.proto import caffe_pb2import lmdbimport numpy as
利用Caffe创建自己的lmdb数据集
用Caffe进行模型训练时，除了用现有的公开数据集（如MNIST, CIFAR等），有时候我们还需要创建自己的数据集进行训练。本篇博客讲的就是如何利用Caffe中的模块创建自己lmdb数据集。 数据集准备 我们需要自己准备好带类别标签的图片数据，并将数据统一命名，这里为了方便，我直接从CIFAR10训练集中拿出5000张图片用于制作验证集，图片为.png格式，并采用‘图片编号_类别标签.png
txt和lmdb训练caffenet设置对比
主要是data层不同。 1.txt layer {name: "data"type: "ImageData" ###top: "data"top: "label"include {phase: TRAIN} image_data_param { ###source: "examples/finetune_myself/train.txt" ###batch_size: 50ne
caffe:把图片转为lmdb或者leveldb文件（四）
废话少说，让我们开始深度学习的第一步：制作自己的数据 1.了解文件存放 在caffe中，原作者给我们提供了一个convert_imageset.cpp.该文件放在caffe/tools/文件下，当我们把它编译了之后就会在build/tools/下面生成可执行文件。 2.源代码convert_imageset.cpp // This program converts a set of
python实现将图片数据以LMDB方式存储
以LMDB（Lightning Memory-Mapped Database）方式存储的优点 高效性：LMDB是一种内存映射数据库，可以在内存和磁盘之间实现高效的数据访问。它利用操作系统的虚拟内存机制，将数据文件映射到内存中，从而避免了频繁的磁盘IO操作，提高了数据的读取和写入效率 低内存占用：LMDB使用了页面缓存和写时复制（Copy-on-Write）的技术，可以在内存中保持数据的快速访
caffe专题三 为图像加标签，转换为可执行文件.lmdb格式
转自：https://blog.csdn.net/u010417185/article/details/52119863 caffe对于训练数据格式，支持：lmdb、h5py……，其中lmdb数据格式常用于单标签数据，像分类等，经常使用lmdb的数据格式。对于回归等问题，或者多标签数据，一般使用h5py数据的格式。当然好像还有其它格式的数据可用，本文就主要针对lmdb数据格式的制作方法，进
caffe专题二图像生成lmdb文件-sh实现
转自：http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5909121.html 参考网址： http://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/5096265.html 可以根据caffe-master\examples\imagenet \readme.md进行理解。 1 生成LmDB格式文件 caffe中通过图像生成lmdb格式
caffe专题二将图像写入LMDB与读取LMDB—python实现
转自：https://blog.csdn.net/langb2014/article/details/52995349 大牛的文章啊，学习了 调用的是caffe的python接口 一：将图像写入LMDB import osimport globimport randomimport numpy as npimport cv2import caffefrom caffe.p
caffe专题-LMDB的使用入门
Caffe中DataLayer默认的数据格式是LMDB。许多example中提供的输入数据是LMDB格式。使用extract_features.bin提取特征时支持的输出格式之一也是LMDB。LMDB在Caffe的IO功能中有相当重要的地位。因此，搞明白如何存取Caffe的LMDB数据，对于我们使用Caffe是很有帮助的。 LMDB Caffe使用LMDB来存放训练/测试用的数据集，以及使用网