lmdb 第4页

caffe训练后模型测试

8importsysimportnumpyasnpsys.path.append('/home/hadoop/caffe/python')importcaffeWEIGHTS_FILE='/home/hadoop/桌面/eye_data3/eyes_lmdb

半城烟雨半城花·2020-07-12 13:49

linux下创建、删除文件夹

比如我们要创建的目录有build_lmdb,dataset,那么语法会像这样子:添加包含子目录的目录[也就是递归地创建目录]当你要创建的目录包含子目录时

soldier123333·2020-07-12 10:23

Caffe自带的测试的实例

3.转换数据格式为lmdb根目录下执行：sudoshexamples/cifar10/create

菜鸟你好·2020-07-12 03:50

生成分类标签文件.txt

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。

pzlingacwt·2020-07-12 03:49

Caffe学习（四）数据层及参数设置

本文主要介绍caffe可以读入数据的各种格式，方便后面采用caffe训练自己的数据数据的来源主要有以下几种：（1）高效的数据库（LevelDB或者LMDB）（2）内存

遍地流金·2020-07-12 02:35

Caffe实战：LeNet模型训练测试MNIST数据集

MNIST转成lmdb格式首先下载minist数据文件。

MasicMcsu·2020-07-12 01:21

用Caffe搭建自己的网络，并用图片进行测试

一、将自己的图片数据生成lmdb格式的数据（caffe可以接收的数据格式）1、在caffe/data中建立文件夹myself，在myself中建立子文件夹train和val2、在train文件夹中建立cat

爱吃菠菜的大力士·2020-07-12 01:46

caffe：windows下训练模型

一、利用mnist训练集进行训练(1)将mnist数据集lmdb格式存储于examples\mnist目录下(2)计算出均值文件：mean.binaryproto产生均值文件的方法是利用解决方案中的compute_image_mean.exe

echo__Moon·2020-07-11 21:47

pytorch训练过程中GPU利用率低

解决方法以上问题的根本原因在于pytorch没有自己的数据格式，像TF的TFrecorde，mx的rec文件以及caffe使用lmdb，都有自己的格式。

不知方向的鸵鸟·2020-07-11 17:34

caffe训练输入数据格式介绍(LMDB/imagelist)

目录引言LMDB数据格式imagelist数据LMDB数据生成引言这里介绍caffe训练数据的两种输入格式，分别是LMDB，以及普通的imagelist图片输入。

WTHHunt·2020-07-11 15:18

caffe训练模型并预测图片类型

denny402/tag/caffe/（徐其华）http://blog.csdn.net/u010193446/article/details/53433631目录：1.准备图像数据2.创建清单3.将图像数据转换为lmdb

liuyan20062010·2020-07-11 11:58

caffe python接口搭建&训练深度学习网络

一、数据准备，生成lmdb文件方案一：直接通过cmd执行以下命令：convert_imageset.exe--resize_height=240--resize_width=240--shuffle--

莫默1217·2020-07-11 06:52

caffe学习笔记（五）--使用自己的数据集第一次进行训练

接着上一篇博文：制作自己的数据集在制作好我们自己的LMDB格式的数据集后，我们就可以依照前面mnist的例程来对LeNet模型进行训练啦，有木有很激动(≧▽≦)/（虽然现在对模型而是一片懵懂）简单的说下步骤

芭蕉帘外雨声急·2020-07-11 06:46

Python中使用LMDB

在python中使用lmdblinux中，可以使用指令pipinstalllmdb安装lmdb包。

MA201506·2020-07-10 22:27

Caffe:使用lenet5模型训练自己的数据集

一、前言本文主要尝试将自己的数据集制作成lmdb格式，送进lenet作训练和测试，参考了https://blog.csdn.net/ap1005834/article/details/74783452和

zidaoziyande·2020-07-10 20:45

caffe+python 使用训练好的VGG16模型对单张图片进行分类，输出置信度

网上看了一堆都是图片转lmdb格式，然后测试总的准确率，我想测试每张图片的top1，top2以及对应置信度是多少，摸索了一下午+一晚上终于搞定，期间遇到不少坑！！！

PlusTang124·2020-07-10 18:44

Caffe实现多标签图像分类（1）——基于Python接口实现多标签图像分类（VOC2012）

1.前言Caffe可以通过LMDB或LevelDB数据格式实现图像数据及标签的输入，不过这只限于单标签图像数据的输入。

澎湃de家夥·2020-07-10 16:24

Windows+caffe+vgg16训练数据集分类

1.下载图片，生成.txt标签2.把训练图片转换成lmdb格式3.计算图片均值4.修改网络参数和网络的图片路径等5.

小敏偏头痛·2020-07-10 10:16

Ubuntu+Tesla M40上OpenCL问题解决过程

由于caffe是release编译的，gdb不出什么信息，显示错误在LMDB中感觉不太可能是LMDB的问题，于是编译了debug版本的conver_imageset

撄宁之境·2020-07-09 17:25

caffe 从mnsit示例到自己创建数据集再到识别手写图片

按部就班，获取mnist数据集、创建lmdb、使用example文件训练，得到caffemodel，找了图片预测，错误率很高原因：mnist原始图片是黑底白字，找的图片是白底黑字。。。

Wiil·2020-07-09 06:56

Pytorch GPU由于num_workers读取lmdb格式引发的BUG Cannot re-initialize CUDA&TypeError: can't pickle odict_keys

如果你遇到了如下的BUG：1、"Cannotre-initializeCUDAinforkedsubprocess."+msg)RuntimeError:Cannotre-initializeCUDAinforkedsubprocess.TouseCUDAwithmultiprocessing,youmustusethe'spawn'startmethod官方解决方案：https://discus

要不要来点小九九·2020-07-09 05:55

【caffe-Windows】以mnist为例lmdb格式数据

前言前面介绍的案例都是leveldb的格式，但是比较流行和实用的格式是lmdb，原因从此网站摘取它们都是键/值对（Key/ValuePair）嵌入式数据库管理系统编程库。

风翼冰舟·2020-07-09 04:13

caffe（2）配置文件.prototxt的理解

在caffe中数据以blob的格式进行存储和传输，在这一层中是实现数据其他格式与blob之间的转换，例如从高效的数据库lmdb或者level-db转换为blob，也可以从低效的数据格式如hdf5或者图片

Peggy-haha·2020-07-08 11:12

caffe学习笔记：mnist数据集的训练和测试

/examples/mnist/create_mnist.sh##创建lmdb或者而是levedb文件运行上面的2个指令后，在./examples/mnist文件夹下会多出两个

冬竹子·2020-07-08 09:17

mnist训练与测试自己手写数字

一、训练1、从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载的数据集这需要进行数据结构转化，转化为lmdb格式。

Sun-Flower·2020-07-08 07:57

初试python生成lmdb问题及解决

一、用于分割的lmdb数据生成data和label两部分importcv2ascvimportosimportnumpyasnpimportcaffefromscipy.ioimportloadmat#

evanna-y·2020-07-08 06:14

caffe prototxt网络文件中参数含义

1.train.prototxt文件（1）数据层在层类型中，也就是“type”这个参数，一般都会写“Data”，这个类型说明数据来自于数据库（如LevelDB和LMDB）必须

坎幽黑尔弥？·2020-07-08 00:45

Windows下caffe之测试mnist

一、参考资料悠望南山-CAFFE学习笔记（二）Caffe_Example之测试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.mdb和lock.mdb

MoonBreeze_Ma·2020-07-07 20:14

高效的图像加载

文章目录1安装2加载图像的方式2.1Structure2.2OpenCV2.3Pillow2.4Pillow-SIMD2.5TurboJpeg2.6LMDB2.7TFRecords3加载时间比较4总结在编写优化代码时

W_Tortoise·2020-07-07 13:28

caffe学习（9）LeNet在Caffe上的使用

/examples/mnist/create_mnist.sh依次运行，会在caffe\examples\mnist下得到两个目录mnist_train_lmdb,和m

Yan_Joy·2020-07-07 01:24

Caffe mnist数据集训练

/data/mnist/get_mnist.sh#将mnist数据集转换成lmdb$:/opt/caffe

SnailTyan·2020-07-06 22:59

Caffe对MNIST数据进行Train、Test

/create_mnist.sh1.2运行完以上脚本后得到两个数据集：mnist_train_lmdb,mnist_test_lmdb2.使用LeNet模型定义分类，但在我们的分类应用中

chuanxd·2020-07-06 18:29

python讀取和寫入caffe-ssd中lmdb data

原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/76318150lmdb是Cafffe中应用的一种数据库，采用内存-映射文件（memory-mappedfiles），拥有非常好的I/O性能

xunan003·2020-07-06 09:41

深度学习（5）数据处理-resize

深度学习（5）数据预处理-resizeresize由来与发展resize的方式不同插值算法对训练结果的影响caffe数据转换成lmdb中的resize不同resize的影响（总）resize由来与发展对输入图像进行大小调整

乘风踏浪来·2020-07-06 04:59

在caffe框架下用训练好的网络模型提取图像特征并可视化

这里会对一个数据集中所有的图像进行特征提取，并将从指定层中输出的CNN特征存储到lmdb文件中，再转化为mat文件，也可以用matlab进行可视化。

Haru321·2020-07-06 03:43

caffe笔记

http://www.cnblogs.com/denny402/tag/caffe/关于caffe里面image_data_layer的使用Caffe学习系列(11)：图像数据转换成db（leveldb/lmdb

zbxzc·2020-07-05 18:35

深度学习Keras 库跑例子

跑lmdb_lstm.py因为需要用lstm，所以就先跑lstm例子，1、官网下载后，直接运行lmdb_lstm.py。

deep_learninger·2020-07-05 18:37

Caffe 实现多标签分类支持Multi-Label的ＬＭＤＢ数据格式输入

Caffe自带的图像转LMDB接口只支持单label，对于多label的任务，可以使用HDF5的格式，也可以通过修改caffe代码来实现，我的文章Caffe实现多标签分类里介绍了怎么通过修改ImageDataLayer

sushiqian·2020-07-05 13:47

模型可视化工具——Netron

lmdb_test.prototxt文件示例内容如下，name:"LMDB_test"layer{name:"data"type:"AnnotatedData"top:"data"top:"label"include

满守园·2020-07-05 12:51

HDF5

caffe训练模型可以选择保存为HDF5格式或默认的protobuffer格式LMDB\LEVELDBLMDB的全称是LightningMemory-MappedDatabase，闪电般的内存映射

rrr2·2020-07-05 05:57

LUbuntu安装配置CPU版本的Caffe

CUDAisrequiredforGPUmode.BLASviaATLAS,MKL,orOpenBLAS.Boost>=1.55.protobuf,glog,gflags,hdf5.可选的依赖库:OpenCV>=2.4including3.0.IOlibraries:lmdb

lyatdawn·2020-07-05 03:17

YoloMark标记数据转VOC数据格式，再转LMDB给Caffe使用

在GPU上本来已经用YoloV2训练出了自己的模型，得到了Yolo下的cfg和weights模型文件，本来以为只要转换成Caffe对应的prototxt和caffemodel就可以加载到NCS上使用了，但是经过3天日以继夜的挣扎后发现，网上所有能借鉴的各路大神的转换脚本和方法都没能起效果，如果一定要转换的话，需要自己重写转换脚本。这个难度比较大，所以暂时避开这条路，决定还是曲线救国：把Yolo中已

lancevivi·2020-07-04 20:29

caffe Check failed: mdb_status == 0 (2 vs. 0) No such file or directory

是找不到mdb文件I041713:28:17.76471435030layer_factory.hpp:77]CreatinglayermnistF041713:28:17.76506735030db_lmdb.hpp

axiqia·2020-07-04 11:04

caffe db_lmdb.hpp:15] Check failed: mdb_status == 0 (-30796 vs. 0) MDB_CORRUPTED:

/examples/mnist/create_mnist.shdb_lmdb.hpp:15]Checkfailed:mdb_status==0(-30796vs.0)MDB_CORRUPTED:解决方法

Link_ly·2020-07-04 06:43

Ubuntu 16.04下编译Caffe-CPU版最可靠完整的版本！！！！（踩了所有的坑，试了几乎所有方法）

Introduction我踩的坑***各种软件包的版本GCC版本的确定与调整一、相关依赖包的安装二、caffe的下载三、protobuf等包的手动编译**1.protobuf的安装****2.glog、gflag、lmdb

weixin_43826475·2020-07-04 03:27

Nvidia jetson nano Caffe Mobilnet-SSD 训练自己的数据

_39750664/article/details/82502302目录1.下载Mobilnetssd2.制作VOC数据集修改create_list.sh修改create_data.sh修改好后，生成lmdb

ourkix·2020-07-02 14:15

FakeLPR车牌识别(3) ----- 车牌端到端识别

介绍前一篇介绍了车牌的角点定位，这一篇就到端到端识别车牌了1.粗定位2.角点检测矫正3.端到端识别字符本文介绍第三步，端到端识别车牌，思路和前一篇中的角点检测一样，通过caffe实现多标签分类来识别车牌主要步骤1.生成训练数据和lmdb

millions_luo·2020-07-02 10:34

深度学习caffe平台--制作自己.lmdb格式数据集及分类标签文件