Caffe convert_imageset
快速指南
建立
您必须做的第一件事是构建caffe和caffe的工具( convert_imageset
是这些工具之一)。
安装朱古力和后make
荷兰国际集团它确保你跑了make tools
为好。
验证是否在$CAFFE_ROOT/build/tools
创建了一个二进制文件convert_imageset
。
准备数据
图片:将所有图片放在一个文件夹中(我在这里将其称为/path/to/jpegs/
)。
标签:创建一个文本文件(例如/path/to/labels/train.txt
),每个输入图像一行。例如:
img_0000.jpeg 1
img_0001.jpeg 0
img_0002.jpeg 0
在此示例中,第一个图像标记为1
而另两个图像标记为0
。
转换数据集
在shell中运行二进制文件
~$ GLOG_logtostderr=1 $CAFFE_ROOT/build/tools/convert_imageset \
--resize_height=200 --resize_width=200 --shuffle \
/path/to/jpegs/ \
/path/to/labels/train.txt \
/path/to/lmdb/train_lmdb
命令行说明:
- 在调用
convert_imageset
指示将日志消息重定向到stderr的日志记录机制之前,将GLOG_logtostderr
标志设置为1。 -
--resize_height
和--resize_width
所有输入图像的大小调整为200x200
。 -
--shuffle
随机更改图像的顺序,并且不保留/path/to/labels/train.txt
文件中的顺序。 - 以下是images文件夹,标签文本文件和输出名称的路径。请注意,在调用
convert_imageset
之前,输出名称不应该存在,否则您将收到可怕的错误消息。
其他可能有用的标志:
-
--backend
允许您在lmdb
数据集或levelDB
之间进行选择。 -
--gray
将所有图像转换为灰度。 -
--encoded
和--encoded_type
将图像数据以编码(jpg / png)压缩形式保存在数据库中。 -
--help
显示一些帮助,请参阅tools / convert_imageset.cpp的标志下的所有相关标志
您可以查看$CAFFE_ROOT/examples/imagenet/convert_imagenet.sh
以获得如何使用convert_imageset
的示例。
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我对机器学习/ python / ubuntu比较陌生。
我有一组.jpg格式的图像,其中一半包含我想学习的功能,另一半则不需要。我在寻找一种将它们转换为所需lmdb格式的方法时遇到了麻烦。
我有必要的文本输入文件。
我的问题是,谁能在ubuntu终端中提供有关如何使用
convert_imageset.cpp
的逐步指南?谢谢