Question

我目前正在尝试使用我存档的图像训练DNN（OCR上下文...每类输入图像是几千个固定大小的小图像的聚合图像）。

我有一些代码可以打开并将聚合图像正确地分割成小的OpenCV cv :: Mat＆＃39。我的问题是，似乎没有办法

直接在dlib :: cv_image上训练DNN（可以用cv :: Mat包裹;我得到500多行编译错误）或
轻松转换/包装cv :: Mat到dlib :: matrix而不复制每个元素

我很确定我在这里遗漏了一些东西，任何指针都会非常感激。

注意：我编译的唯一变种是使用dlib :: matrix（在编译时修复大小）的向量调用dlib :: dnn_trainer :: train（）和带有无符号长标签的向量（无符号标签没有尽管train（）是两种类型的模板。有什么指针吗？

Answer 1

您不必在编译时修复dlib :: matrix的大小。只需在其上调用set_size（）即可。另请参阅http://dlib.net/faq.html#HowdoIsetthesizeofamatrixatruntime。

另外，如果你想使用除dlib :: matrix以外的东西作为输入，你可以这样做。您只需定义自己的输入图层即可。您必须实现的界面在此完整记录：http://dlib.net/dlib/dnn/input_abstract.h.html#EXAMPLE_INPUT_LAYER。您还可以查看现有输入图层以获取示例。但请务必阅读文档，因为它将回答您可能会遇到的问题。

Answer 2

Dlib对此任务有一个惊人的功能：http://dlib.net/imaging.html#assign_image，但它会复制每个元素

以下是有关如何使用它的示例代码：

// mat should be greyscale image (8UC1)
void cv_to_dlib_float_matrix(const cv::Mat& mat, dlib::matrix<float>& res)
{
    cv::Mat tmp(mat.cols, mat.rows, CV_32FC1); 
    cv::normalize(mat, tmp, 0.0, 1.0, cv::NORM_MINMAX, CV_32FC1);
    dlib::assign_image(res, dlib::cv_image<float>(tmp));
}

dlib-19.1：从图像初始化dlib :: matrix（例如dlib :: cv_image）进行DNN训练

2 个答案: