【问题标题】:how to prepare gray image data for caffe input如何为 caffe 输入准备灰度图像数据
【发布时间】:2016-09-22 23:18:29
【问题描述】:

我已经阅读了很多参考资料来为 caffe 输入准备图像数据,但还没有解决我的问题!!

我已将 .jpg 图像文件放在 2 个单独的文件夹中:

folder  train: containing 100,000 image files of size 227*227
folder val: containing 9,000 image files of size 227*227

我把它们放在/home/user/DL的文件夹中

然后我制作了两个文本文件,分别列出了 trainval 文件夹中的图像名称:

.
.
p127.jpg 2
p943.jpg 2
p8765.jpg 1
.
.

我把这两个文件放在/home/user/caffe-master/data/DL.

我将位于/home/user/caffe-master/examples/DLDL_create.sh 设为如下:

set -e

EXAMPLE=examples/DL
DATA=data/DL
TOOLS=build/tools

TRAIN_DATA_ROOT=/home/user/DL/train/
VAL_DATA_ROOT=/home/user/DL/val/


RESIZE=true
if $RESIZE; then
  RESIZE_HEIGHT=227
  RESIZE_WIDTH=227
else
  RESIZE_HEIGHT=0
  RESIZE_WIDTH=0
fi

if [ ! -d "$TRAIN_DATA_ROOT" ]; then
  echo "Error: TRAIN_DATA_ROOT is not a path to a directory:  $TRAIN_DATA_ROOT"
  echo "Set the TRAIN_DATA_ROOT variable in create_DL.sh to  the path" \
       "where the DL training data is stored."
  exit 1
fi

if [ ! -d "$VAL_DATA_ROOT" ]; then
  echo "Error: VAL_DATA_ROOT is not a path to a directory: $VAL_DATA_ROOT"
  echo "Set the VAL_DATA_ROOT variable in create_DL.sh to the path" \
       "where the DL validation data is stored."
  exit 1
fi

echo "Creating train lmdb..."

GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/convert_imageset \
    --resize_height=$RESIZE_HEIGHT \
    --resize_width=$RESIZE_WIDTH \
    --shuffle \
    --gray \
    $TRAIN_DATA_ROOT \
    $DATA/train.txt \
    $EXAMPLE/DL_train_lmdb

echo "Creating val lmdb..."

GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/convert_imageset \
    --resize_height=$RESIZE_HEIGHT \
    --resize_width=$RESIZE_WIDTH \
    --shuffle \
    --gray \
    $VAL_DATA_ROOT \
    $DATA/val.txt \
    $EXAMPLE/DL_val_lmdb

echo "Done."

然后当我运行DL_create.sh 脚本将我的图像数据更改为lmdb 时,它找不到我的图像并给出如下消息:

.
.
.
E0922 14:35:24.152361 31301 io.cpp:80] Could not open or find file /home/user/caffe-master/data/DL/train/p84167.jpg
E0922 14:35:24.160773 31301 io.cpp:80] Could not open or find file /home/user/caffe-master/data/DL/train/p24118.jpg
.
.
.

你能帮我知道我在哪里做错了吗??!?!

【问题讨论】:

    标签: deep-learning caffe


    【解决方案1】:

    问题是我拥有的图像是 uint16 位图!但是,经过大量搜索后,我发现 caffe 适用于 uint8 位图

    【讨论】:

    • 如果这是您的解决方案,您应该考虑接受您的答案。另外:您可以在输入层中为图像本身定义比例
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