我有10个jpeg高质量航拍图像的数据集，其中包含有关每个车辆边界框（宽度，高度，角度，x和y轴，......）的信息的txt文件。这是一个例子：
@CATEGORY:GENERAL
@IMAGE:2012-04-26-Muenchen-Tunnel_4K0G0010.JPG
#format: id type center.x center.y size.width size.height angle
0 30 1319 2338 35 11 56.451578
1 30 1337 2350 42 14 57.817368
2 30 224 3556 61 20 136.967797
如何使用 Caffe 在神经网络中创建车辆数据库？ 我应该使用 photoshop 裁剪每辆车并逐一保存吗？或者可以使用txt文件创建不同类别的车辆，以便在网络中训练，比如 Matlab ？
答案 0 :(得分：0)
有了这么多车辆，我不会手工做。在python中，您可以将图像加载到numpy数组中，然后选择包含文件中提供的数据的框。你可以通过旋转整个阵列来处理角度，然后选择相同的方式选择一个正常的＆＃39;一。
如果您使用不同的编程语言，您应该能够遵循这种方法，您只需将jpeg转换为位图，然后以某种方式将其转换为数组。
我不了解Caffe，但通常需要捕获精确的bounderies，因为神经网络需要相同大小的盒子。