Question

我需要一些帮助来为带有images和label-text-file的普通目录中的暹罗CNN创建一个CaffeDB。最好的方法是做到这一点问题不是遍历目录并制作图像对。我的问题更多的是用这些对来制作CaffeDB 到目前为止，我只使用convert_imageset从图像目录中创建了一个CaffeDB 谢谢你的帮助！

Answer 1

为什么不用简单的旧convert_imagest制作两个数据集？

layer {
  name: "data_a"
  top: "data_a"
  top: "label_a"
  type: "Data"
  data_param { source: "/path/to/first/data_lmdb" }
  ...
}
layer {
  name: "data_b"
  top: "data_b"
  top: "label_b"
  type: "Data"
  data_param { source: "/path/to/second/data_lmdb" }
  ...
}

至于损失，因为每个示例都有一个类标签，您需要将label_a和label_b转换为same_not_same_label。我建议你这样做＆＃34;在飞行中＆＃34;使用python层。在prototxt添加对python层的调用：

layer {
  name: "a_b_to_same_not_same_label"
  type: "Python"
  bottom: "label_a"
  bottom: "label_b"
  top: "same_not_same_label"
  python_param { 
    # the module name -- usually the filename -- that needs to be in $PYTHONPATH
    module: "siamese"
    # the layer name -- the class name in the module
    layer: "SiameseLabels"
  }
  propagate_down: false
}

创建siamese.py（确保它在您的$PYTHONPATH中）。在siamese.py中，您应该拥有图层类：

import sys, os
sys.path.insert(0,os.environ['CAFFE_ROOT'] + '/python')
import caffe
class SiameseLabels(caffe.Layer):
  def setup(self, bottom, top):
    if len(bottom) != 2:
       raise Exception('must have exactly two inputs')
    if len(top) != 1:
       raise Exception('must have exactly one output')
  def reshape(self,bottom,top):
    top[0].reshape( *bottom[0].shape )
  def forward(self,bottom,top):
    top[0].data[...] = (bottom[0].data == bottom[1].data).astype('f4')
  def backward(self,top,propagate_down,bottom):
      # no back prop
      pass

确保以不同的方式对两组中的示例进行随机播放，这样您就可以得到非平凡的对。此外，如果您使用不同数量的示例构造第一个和第二个数据集，那么您将在每个时期看到不同的对;）

确保构建网络以共享重复图层的权重，有关详细信息，请参阅this tutorial。

如何在图像目录之外为暹罗网络创建CaffeDB培训数据

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