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python格式Caffe圖片數(shù)據(jù)信息均值測算學(xué)習(xí)培訓(xùn)

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　　此篇文章關(guān)鍵給大家介紹了python格式Caffe圖片數(shù)據(jù)信息均值測算學(xué)習(xí)培訓(xùn)實例詳細說明，感興趣的小伙伴可以參考借鑒一下，希望可以一些幫助，祝愿大家多多的發(fā)展，盡早漲薪


　　前言


　　照片減掉均值后，然后再進行練習(xí)和檢測，也會提高速度與精密度。因而，通常在各類實體模型中都有這種操作。


　　那么這樣的均值是怎么來的呢，實際上是測算全部svm分類器的均值，計算出來后，儲存為均值文檔，在今后的檢測中，就能直接使用這種均值來做差，而無需對測試圖片重算。


　　一、2進制格式均值測算


　　caffe中常用的均值數(shù)據(jù)類型是binaryproto,創(chuàng)作者給我們提供一個測算均值文件compute_image_mean.cpp，放到caffe目錄下的tools文件夾里邊。


　　編譯程序后可操作體放到build/tools/下邊，大家立即啟用就行了

　　#sudo build/tools/compute_image_mean examples/mnist/mnist_train_lmdb examples/mnist/mean.binaryproto


　　帶兩個參數(shù)：


　　第一個參數(shù)：examples/mnist/mnist_train_lmdb，表示需要計算均值的數(shù)據(jù)，格式為lmdb的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。


　　第二個參數(shù)：examples/mnist/mean.binaryproto，計算出來的結(jié)果保存文件。


　　二、python格式均值測算


　　假如我們要讓用python插口，或是我們應(yīng)該開展特點數(shù)據(jù)可視化，可能要使用python格式均值文檔了。首要，大家用lmdb格式的信息，算出2進制格式均值，然后，再轉(zhuǎn)化成python格式均值。


　　我們能撰寫一個python腳本制作來達到：


　　#!/usr/bin/env python
　　import numpy as np
　　import sys,caffe
　　if len(sys.argv)!=3:
　　print"Usage:python convert_mean.py mean.binaryproto mean.npy"
　　sys.exit()
　　blob=caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto()
　　bin_mean=open(sys.argv[1],'rb').read()
　　blob.ParseFromString(bin_mean)
　　arr=np.array(caffe.io.blobproto_to_array(blob))
　　npy_mean=arr[0]
　　np.save(sys.argv[2],npy_mean)


　　將這個腳本保存為convert_mean.py


　　調(diào)用格式為：

　　#sudo python convert_mean.py mean.binaryproto mean.npy


　　其中的mean.binaryproto就是經(jīng)過前面步驟計算出來的二進制均值。


　　mean.npy就是我們需要的python格式的均值。


　　綜上所述，這篇文章就給大家介紹完畢，希望可以給大家?guī)韼椭?/p>

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