3

我对使用 caffe 比较陌生，并且正在尝试创建可以（稍后）调整的最小工作示例。我可以毫无困难地将 caffe 的示例与 MNIST 数据一起使用。我下载了 image-net 数据（ILSVRC12）并使用 caffe 的工具将其转换为 lmdb 数据库，使用：

$CAFFE_ROOT/build/install/bin/convert_imageset -shuffle -encoded=true top_level_data_dir/ fileNames.txt lmdb_name

创建包含编码 (jpeg) 图像数据的 lmdb。原因是编码后的 lmdb 约为 64GB，而未编码的约为 240GB。

我描述网络的 .prototxt 文件是最小的（一对内积层，主要是从 MNIST 示例中借来的——这里不是为了准确，我只是想要一些工作）。

name: "example"
layer {
  name: "imagenet"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  transform_param {
    scale: 0.00390625
  }
  data_param {
    source: "train-lmdb"
    batch_size: 100
    backend: LMDB
  }
}
layer {
  name: "imagenet"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TEST
  }
  transform_param {
    scale: 0.00390625
  }
  data_param {
    source: "test-lmdb"
    batch_size: 100
    backend: LMDB
  }
}
layer {
  name: "ip1"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "data"
  top: "ip1"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
  }
  inner_product_param {
    num_output: 1000
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "relu1"
  type: "ReLU"
  bottom: "ip1"
  top: "ip1"
}
layer {
  name: "ip2"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "ip1"
  top: "ip2"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
  }
  inner_product_param {
    num_output: 1000
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "accuracy"
  type: "Accuracy"
  bottom: "ip2"
  bottom: "label"
  top: "accuracy"
  include {
    phase: TEST
  }
}
layer {
  name: "loss"
  type: "SoftmaxWithLoss"
  bottom: "ip2"
  bottom: "label"
  top: "loss"
}

当 train-lmdb 未编码时，此 .prototxt 文件可以正常工作（准确性极差，但 caffe 不会崩溃）。但是，如果 train-lmdb 已编码，则会出现以下错误：

data_transformer.cpp:239] Check failed: channels == img_channels (3 vs. 1)

问题：我必须在 .prototxt 文件中设置一些“标志”来表明 train-lmdb 是编码图像吗？（可能必须为测试数据层 test-lmdb 提供相同的标志。）

一点研究：

用谷歌四处寻找，我发现了一个看起来很有希望的已解决问题。但是，将其设置'force_encoded_color'为 true 并没有解决我的问题。

我还发现这个答案对于创建 lmdb（特别是启用编码的说明）非常有帮助，但是，没有提到应该做什么，以便 caffe 知道图像已编码。

4

1 回答 1

2

您收到的错误消息：

data_transformer.cpp:239] Check failed: channels == img_channels (3 vs. 1)

表示 caffe 数据转换器期望输入 3 channels（即彩色图像），但得到的图像只有 1 img_channels（即灰度图像）。

看起来caffe.proto你似乎应该在以下位置设置参数transformation_param：

layer {
  name: "imagenet"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  transform_param {
    scale: 0.00390625
    force_color: true  ##  try this
  }
  data_param {
    source: "train-lmdb"
    batch_size: 100
    backend: LMDB
    force_encoded_color: true  ## cannot hurt...
  }
}
于 2016-08-11T13:38:25.917 回答