我正在尝试对Caffe进行一些修改以接受我的16位数据
我成功创建了一个lmdb数据集，其中填充了16位无符号，未编码的256x256图像，而不是通常的caffe 8位无符号数据，保存为“字符串”，可以使用image_convert或DIGITS创建通常的8位lmdb公用事业。
我已更改io.py函数array_to_datum和datum_to_array，以便以16位“字符串”数据创建此lmdb。
现在，如果我在caffe上使用这个lmdb（只有4个类），网络会运行但不会收敛。我强烈怀疑这不是正确读取我的数据。
问题是，io.py函数array_to_blobproto和blobproto_to_array似乎没有区分内部数据内容，我找不到我应该修改处理16位的代码。登记/>
任何人都可以给我一个暗示在哪里工作？
编辑： 在代码中乱搞，我认为如果我想直接在png上工作而不需要通过lmdb，那么可能应该创建一个新的数据层或一个新的图像数据层。但是尝试修改C ++代码对我来说并不是一项微不足道的任务，尤其是。我无法轻松跟踪代码中的数据流。我看到新层可以用python编写。您认为新的输入数据层可以很好地工作还是会降低cnn的性能？
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我对转换和改编caffe / lmdb界面了解不多，但如果你不是100％肯定你正在做的事情，这似乎是一条非常冒险的道路。
例如，您在python界面中更改了io函数，但我不认为caffe在从命令行运行时使用此界面（例如，$CAFFE_ROOT/build/tools/caffe train ...）。您是否查看了io.cpp文件中的cpp io函数？
我强烈建议使用替代路径：使用hdf5二进制输入而不是lmdb
您可以将您拥有的16位图像转换为float32并将其存储在hdf5文件中，然后通过"HDF5Data"图层将它们输入到caffe。
详细了解hdf5和caffe in this thread。