python - 为 Caffe 生成 LMDB

Question

我正在尝试使用 caffe 构建一个用于显着性分析的深度学习模型（我正在使用 python 包装器）。但我无法理解如何为此目的生成 lmdb 数据结构。我已经浏览了 Imagenet 和 mnist 示例，并且我知道我应该以格式生成标签

my_test_dir/picture-foo.jpg 0

但就我而言，我将用 0 或 1 标记每个像素，指示该像素是否显着。这不会是图像的单个标签。

如何为基于每个像素的标签生成 lmdb 文件？

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您可以通过两种方式解决此问题：

1.使用HDF5数据层代替LMDB。HDF5更加灵活，可以支持图片大小的标签。您可以查看此答案以获取构建和使用 HDF5 输入数据层的示例。

2.可以有两个 LMDB 输入层：一个用于图像，一个用于标签。请注意，当您构建 LMDB 时，您不得使用该'shuffle'选项以使图像及其标签同步。

更新：我最近在这里给出了更详细的答案。

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只需将所有图像X和相应的标签加载到Y.

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在 caffe 中，lmdb 和 hdf5 都支持每个图像的多个标签，如果您喜欢矩阵，请参阅此线程：

请参阅本教程，了解如何使用 python 代码为 caffe 创建多标签数据集（此处为 lmdb）：

编辑：例如，对于标签，它使用 caffe-python 函数将 3 维数组转换为数据，可在 caffe/python/caffe.io.py 中找到：array_to_datum(arr, label=None)：

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