Question

我想找一个要学习的caffe python数据层示例。我知道Fast-RCNN有一个python数据层，但是因为我而且相当复杂我不熟悉物体检测。
所以我的问题是，是否有一个python数据层示例，我可以学习如何定义自己的数据准备程序？例如，如何定义python数据层可以做更多的数据扩充（例如翻译，轮换等）而不是caffe "ImageDataLayer"。

非常感谢

Answer 1

您可以使用"Python"图层：在python中实现的图层，用于将数据提供给您的网络。（请参阅添加type: "Python"图层here）的示例。

import sys, os
sys.path.insert(0, os.environ['CAFFE_ROOT']+'/python')
import caffe
class myInputLayer(caffe.Layer):
  def setup(self,bottom,top):
    # read parameters from `self.param_str`
    ...
  def reshape(self,bottom,top):
    # no "bottom"s for input layer
    if len(bottom)>0:
      raise Exception('cannot have bottoms for input layer')
    # make sure you have the right number of "top"s
    if len(top)!= ...
       raise ...
    top[0].reshape( ... ) # reshape the outputs to the proper sizes

  def forward(self,bottom,top): 
    # do your magic here... feed **one** batch to `top`
    top[0].data[...] = one_batch_of_data


  def backward(self, top, propagate_down, bottom):
    # no back-prop for input layers
    pass

有关param_str的更多信息，请参阅this thread 您可以使用预取here找到数据加载图层的草图。

Answer 2

@ Shai的答案很棒。同时，我在一个caffe-master的PR中找到了另一个关于python数据层的详细例子。 https://github.com/BVLC/caffe/pull/3471/files 我希望这个详细的例子对其他任何人都有帮助。

caffe数据层示例一步一步

2 个答案: