LMDB

caffe特征提取/C++数据格式转换

Caffe生成的数据分为2种格式：Lmdb和Leveldb它们都是键/值对（Key/ValuePair）嵌入式数据库管理系统编程库。
bbzz2·2016-09-13 10:14

为了caffe（六）学人家博客的---第二天

（之前没有写过prototxt，都是用的现成的），因为prototxt里面会写上，数据层的数据来源（比如来自lmdb文件，或者直接来自图片文件也行），所以就要在生成prototxt文件的代码里写入数据来源的路径如果不用
董琦·2016-08-31 21:42

为了caffe（六）学人家博客的---第二天

（之前没有写过prototxt，都是用的现成的）， 因为prototxt里面会写上，数据层的数据来源（比如来自lmdb文件，或者直接来自图片文件也行），所以就要在生成prototxt文件的代码里写入数据来源的路径
ddqqfree123·2016-08-31 21:00

用caffe训练测试自己的图片

data下面新建一个number目录，用来存放训练图片（caffenumimg_train）与测试图片（caffenumimg_test)，0～9分别有200张左右的训练图片和50张左右的测试图片转换成lmdb
_苏_·2016-08-26 16:38

用caffe训练测试自己的图片

data下面新建一个number目录，用来存放训练图片（caffenumimg_train）与测试图片（caffenumimg_test)，0～9分别有200张左右的训练图片和50张左右的测试图片转换成lmdb
lanxueCC·2016-08-26 16:00

windows下caffe之训练mnist

一、参考资料悠望南山--CAFFE学习笔记（一）Caffe_Example之训练mnist二、训练所需要用到的文件1.mnist_test_lmdb（测试数据集，里面包括data
MoonBreeze_Ma·2016-08-15 21:48

深度学习caffe平台--制作自己.lmdb格式数据集及分类标签文件

caffe对于训练数据格式，支持：lmdb、h5py……，其中lmdb数据格式常用于单标签数据，像分类等，经常使用lmdb的数据格式。对于回归等问题，或者多标签数据，一般使用h5py数据的格式。
liuweizj12·2016-08-08 10:00

Caffe常用层参数介绍

四维数组N*C*H*W中的Nbackend:LMDB#数据库类型，默认为le
小胖蹄儿·2016-07-25 16:44

caffe---create自己的数据出现的各种bug

目前bug主要是create_imagenet.sh（来源于examples/imagenet）生成lmdb数据时产生的bug1mkdir*_val_lmdbfailed这个一般是因为指定路径下已经存在了该文件
萌面女xia·2016-07-20 13:44

用Python将多标签数据存入caffe使用的HDF5&LMDB格式

使用时发现，用python写入lmdb有个问题，如果事先无法知道数据的大小，那么分配的存储空间map_size就不好确定（默认是10M），且不会自动随写入数据的实际大小而调整，所以还是HDF5好处理一下
eagelangel·2016-07-02 16:54

Caffe中的图像转换工具convert_imageset

简介：convert_imageset是Caffe提供的图像转换工具，用于将训练图像集和验证图像集转换成Caffe方便处理的lmdb或leveldb的数据集。
dsif1995·2016-06-30 22:58

caffe windows训练测试自己的图片

主要的几个步骤有，图片数据转换为lmdb格式，计算训练数据的均值，sovler文件和网络的简单修改，最后caffe训练。数据准备这里我照搬denny402准备的数据。
geaus·2016-05-17 14:53

CAFFE学习笔记（四）将自己的jpg数据转成lmdb格式

1引言1-1以example_mnist为例，如何加载属于自己的测试集？首先抛出一个问题：在example_mnist这个例子中，测试集是人家给好了的。那么如果我们想自己试着手写几个数字然后验证识别效果又当如何呢？观察CAFFE_ROOT/examples/mnist/下的lenet_train_test.prototxt文件，发现里面既给出了训练集的路径，又给出了测试集的路径。因此答案很显然了，
u013534498·2016-05-12 20:00

caffe如何将图片数据写成lmdb格式

本人也才开始使用caffe配好环境跑了mnist和另外一个例子，当时就蒙了 如果是图片的例子应该怎么导入，后来看了两天终于整明白了给大家讲述一下具体过程很简单。我用minst数据库做个实验。首先我们要得到两个txt一个是train.txt另一个是test.txt内容如下：前面代表是图像所在目录下的名字 第二个数字代表标签 test.txt train.txt下面是matlab代码clc;clear
xiaoxiao_huitailang·2016-05-10 10:00

LMDB installation

OfficialWebsite:http://lmdb.readthedocs.io/en/release/InstallcommandsforUbuntu:$sudoapt-getinstalllibffi-devpython-devbuild-essential
YhL_Leo·2016-05-03 16:00

caffe python layer

但是我们有时候需要自己写点输入层以应对各种不同的数据输入，比如你因为是需要在图像中取块而不想写成LMDB，这时候可以考虑使用python直接写一个层。而且输入层不需要GPU加速，所需写起来也比较容易。
thesby·2016-04-27 21:00

利用VGG_FACE来对性别数据进行finetune

第一步生成数据，习惯了lmdb，我的数据中包含训练集3000张，测试集600张，利用create.sh生成train_lmdb和val_lmdb，然后利用make_imagenet.sh生成mean文件
沧海1梦·2016-04-19 21:45

训练MNIST数据集模型

1.数据集准备详细信息见：Caffe:LMDB及其数据转换mnist是一个手写数字库，由DL大牛YanLeCun进行维护。mnist最初用于支票上的手写数字识别,现在成了DL的入门练习库。
凌风探梅·2016-04-18 16:17

训练MNIST数据集模型

1、数据集准备  详细信息见：Caffe:LMDB及其数据转换mnist是一个手写数字库，由DL大牛YanLeCun进行维护。mnist最初用于支票上的手写数字识别,现在成了DL的入门练习库。
Real_Myth·2016-04-18 16:00

caffe mac 安装

caffe依赖库：brew安装即可boost snappy leveldb protobuf gflags glog szip lmdb homebrew/science/opencv官网说要在breweditFORMULA
依姆哣特·2016-04-09 16:00

（Caffe）基本类DataReader、QueuePair、Body（四）

一个DataReader对应一个任务，一个Body生成一个线程来读取数据库（如examples/mnist/mnist_train_lmdb）。QueuePair为前面两者之间的衔接、通信。
mounty_fsc·2016-04-07 18:00

Caffe学习系列(12)：训练和测试自己的图片

因此，本文介绍一下，从自己的原始图片到lmdb数据，再到训练和测试模型的整个流程。
冲冲那年·2016-04-06 15:36

（Caffe）基本类DataReader、QueuePair、Body（四）

一个DataReader对应一个任务，一个Body生成一个线程来读取数据库（如examples/mnist/mnist_train_lmdb）。QueuePair为前面两者之间的衔接、通信。
mounty_fsc·2016-04-02 15:00

Caffe做分类初步学习以及遇到的一些坑

代码与架构层次简单介绍caffe源码是Cpp语言的，基于一些外部的库，包括BLAS(矩阵计算)，CUDA(GPU驱动)，gflags,glog,boost,protobuf,hdf5,leveldb,lmdb
csyanbin·2016-03-13 20:42

caffe 使用笔记

caffe中的输入数据格式为：高效数据库（LevelDB、LMDB）、内存、磁盘文件（HDF5、图像）。
foolsnowman·2016-03-10 15:00

将图片转换成caffe的lmdb形式并进行实验

最近做实验需要用到caffe，做一下总结以备以后操作参考实验是使用自己从网上爬的数据集来替换caffe中demo中的数据集首先介绍一下数据的格式Caffe生成的数据分为2种格式：Lmdb和Leveldb
Losteng·2016-03-04 09:00

lmdb数据格式

http://deepdish.io/2015/04/28/creating-lmdb-in-python/https://lmdb.readthedocs.org/en/release/https:/
一动不动的葱头·2016-02-27 10:00

Caffe 中LMDB接口处理多标签（Multi-Label）数据

Caffe的数据接口主要有原始图像（ImageData）,HDF5,LMDB/LevelDB。由于Caffe自带的图像转LMDB接口只支持但label，对于多label的任务，往往需要使用HDF5。
zhzhanp·2016-02-23 22:00

【caffe学习笔记二】——运行例子，caffe跑起来

【1】mnist下面我们说说怎样运行一个caffe程序，就拿mnist样例来说，这个是超级简单的一个样例，里面数据集的lmdb文件弄好了，不需要你去单独计算图片均值（因为在程序运行的过程中会
未希秋·2016-02-21 20:43

从零开始山寨Caffe·零：必先利其器

UESTC的大神happynear发起了caffe-windows项目（解决了一些编译、API相异问题）以及willyd大神发起的caffe-windows-dependencies项目（整理了依赖库，修正了LMDB
Physcal·2016-02-13 08:00

深度学习（十三）caffe之训练数据格式

caffe之训练数据格式原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/49248231作者：hjimcecaffe对于训练数据格式，支持：lmdb、h5py
garfielder007·2016-01-27 11:54

Python操作SQLite/MySQL/LMDB/LevelDB

1.概述1.1前言最近用Caffe跑自己的数据集，需要学习LMDB和LevelDB，趁此机会复习了SQLite和MySQL的使用，一起整理在此。
kophy·2016-01-23 22:42

计算图像均值

1.修改脚本具体如下：EXAMPLE=examples/finetune_myself#该路径为图像lmdb所在路径 DATA=examples/finetune_myself/Image_mean#该路径为生成的均值文件保存路径
sinat_30071459·2016-01-14 17:00

机器学习数据集(持续更新)

/pan.baidu.com/s/1Wg2fKqBoeXiNJ3c8K4DnDg密码:7wmq百度云盘：手写数字.jpg格式，http://pan.baidu.com/s/1mgTsYtM（包含转换的LMDB
Eddy_zheng·2016-01-11 12:58

机器学习数据集(持续更新)

/pan.baidu.com/s/1Wg2fKqBoeXiNJ3c8K4DnDg密码:7wmq百度云盘：手写数字.jpg格式，http://pan.baidu.com/s/1mgTsYtM（包含转换的LMDB
Eddy_zheng·2016-01-11 12:58

机器学习数据集(持续更新)

手写数字数据集百度云盘：手写数字.csv格式，http://pan.baidu.com/s/1J4bCy百度云盘：手写数字.jpg格式，http://pan.baidu.com/s/1mgTsYtM（包含转换的LMDB
Eddy_zheng·2016-01-11 12:00

Caffe傻瓜系列(9)：训练和测试自己的图片

而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb，因此就产生了这样的一个问题：如何从原始图片文件转换成caffe中能够运行的db（leveldb/lmdb)文件？
langb2014·2016-01-04 21:00

lightning mdb 源代码分析（4）—MVCC/COW

本博文将描述MVCC和cow技术以及LMDB中如何使用以及实现这两种技术。
gridmix·2016-01-04 16:15

lightning mdb 源代码分析（4）—MVCC/COW

本博文将描述MVCC和cow技术以及LMDB中如何使用以及实现这两种技术。
gridmix·2016-01-04 16:15

lightning mdb 源代码分析（4）—MVCC/COW

本博文将描述MVCC和cow技术以及LMDB中如何使用以及实现这两种技术。
gridmix·2016-01-04 16:15

lightning mdb 源代码分析（5）-事务控制

本博文系列前面已经探讨了LMDB的系统架构、MMAP映射、B-Tree操作等部分，本文将尝试描述LMDB中的事务控制的实现。事务的基本特征：事务是恢复和并发控制的基本单位。
gridmix·2016-01-04 16:51

lightning mdb 源代码分析（5）-事务控制

本博文系列前面已经探讨了LMDB的系统架构、MMAP映射、B-Tree操作等部分，本文将尝试描述LMDB中的事务控制的实现。事务的基本特征：事务是恢复和并发控制的基本单位。
gridmix·2016-01-04 16:51

lightning mdb 源代码分析（5）-事务控制

本博文系列前面已经探讨了LMDB的系统架构、MMAP映射、B-Tree操作等部分，本文将尝试描述LMDB中的事务控制的实现。事务的基本特征：事务是恢复和并发控制的基本单位。
gridmix·2016-01-04 16:51

lightning mdb 源代码分析（5）-事务控制

本博文系列前面已经探讨了LMDB的系统架构、MMAP映射、B-Tree操作等部分，本文将尝试描述LMDB中的事务控制的实现。事务的基本特征：事务是恢复和并发控制的基本单位。
天将·2016-01-04 16:00

lightning mdb 源代码分析（4）—MVCC/COW

本博文将描述MVCC和cow技术以及LMDB中如何使用以及实现这两种技术。
天将·2016-01-04 16:00

lightning mdb 源代码分析（1）

lightingmdb（lmdb）是一个高性能mmapkv数据库，基本介绍和文档参见symas官网，本文将尝试分析其源代码结构以理解数据库设计的关键技术。本系列文章将尝试从以下几个方面进行分析。
天将·2016-01-04 16:00

lightning mdb 源代码分析（2）

本文将介绍一下MMAP原理以及lmdb中如何使用它。
天将·2016-01-04 16:00

Caffe学习系列(12)：训练和测试自己的图片

因此，本文介绍一下，从自己的原始图片到lmdb数据，再到训练和测试模型的整个流程。
qq_26898461·2016-01-01 17:00

Caffe学习系列(11)：图像数据转换成db（leveldb/lmdb)文件

而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb，因此就产生了这样的一个问题：如何从原始图片文件转换成caffe中能够运行的db（leveldb/lmdb)文件？
qq_26898461·2016-01-01 17:00

Python 读写matlab中.mat文件

背景在做deeplearning过程中，使用caffe的框架，一般使用matlab来处理图片（matlab处理图片相对简单，高效），用python来生成需要的lmdb文件以及做test产生结果。
honyniu·2015-11-24 11:00
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