caffe提取特征用svm进行分类

caffe c++批量抽取特征的方法在[1]，但是该方法使用中有几个疑问：

1. 如何转换levelDB 格式为libsvm格式。

2.  ./build/tools/extract_features mini-batch 是代表什么意思，和imagenet_val.prototxt中的batch_size的关系是什么？

本文主要解决如上两个问题，具体extract_features源代码还需要进一步分析。

第一个问题，

 ./build/tools/extract_features models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel examples/_temp/imagenet_val.prototxt fc7 examples/_temp/features 10

其中，10 是mini-batch, 假设imagenet_val.prototxt的batches size是128， 那么程序将抽取128 * 10个图片的特征。如果你有100张图片， 你可以设置mini-batch = 1, batches size = 100.
如果你的image个数是1283， 那么如上数值的设置会是的leveldb多出3个无用的feature，这个需要注意， 我测试过好像是会重复之前的图片，具体需要研究源代码。


第二个问题， 特征保存的格式为leveldb，如果需要用libsvm的格式访问特征，可以用python 进行转换， 程序如下， 这里感谢bean的程序[1]：

 import numpy as np
 import caffe
 import sys
 from caffe.proto import caffe_pb2

 #parse argument
 dbName = sys.argv[1]
 featureFile = sys.argv[2]
 output = open(featureFile, 'w')

 # open leveldb files
 db = leveldb.LevelDB(dbName)

 # get db iterator
 it = db.RangeIter()
 count = 0
 for key,value in it:
     # convert string to datum

     datum = caffe_pb2.Datum.FromString(db.Get(key))

     # convert datum to numpy string

     arr = caffe.io.datum_to_array(datum)[0]

     i = 0
     tmpS = ''

     # convert to svm format

     for i in range(0, len(arr)):
         tmpS += str(i+1) + ':' + str(arr[i].tolist()[0]) + ' '
     #print tmpS
     output.write(tmpS.strip() + "\n")
     count+=1
     print count
 output.close()

但是这个程序有个巨大的bug，db.RangeIter()返回的key 顺序是按照 字母 进行排序的，和levelDB的排序方式是不一样的。具体参见[3]:

The problem is most likely caused by re-ordering of training/test examples since the db.RangeIter()iterates over keys in alphabetical order while extract_features creates keys from index values without leading zeros (unlike convert_imageset). Hence, you get an order like 0, 1, 10, 100, ...

Parse the key value in python and put the extracted feature vector at that position.

在这里，我们也只能说fuck了。修改后代码如下 ：

 # get db iterator
 it = db.RangeIter()
 features = {}
 for key,value in it:
     # convert string to datum
     datum = caffe_pb2.Datum.FromString(value)
     # convert datum to numpy string
     arr = caffe.io.datum_to_array(datum)[0]
     features[int(key)] = arr

 #write to file, since the key in it is sorted by alpha_number default, while leveldb is sorted by number, we must sort the key again.
 sort_features = collections.OrderedDict(sorted(features.items()))
 for k, arr  in sort_features.iteritems():
     if(k > imageCount - 1):
         break
     line = ""
     for i in range(0, len(arr)):
         line += str(i+1) + ':' + str(arr[i].tolist()[0]) + ' '
     output.write(line.strip() + "\n")
 output.close()

通过对比c++和python提取的feature， 大部分是一致的，但是还是有会细微的差别，可能是浮点数的精度问题吧。

参考文章：

1. http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/feature_extraction.html

2. http://bean.logdown.com/posts/211192-caffe-use-caffe-to-extract-features-of-each-layer

3. https://github.com/BVLC/caffe/issues/1158