Question

我修改FCN网并设计一个新的网络，其中我使用两个ImageData Layer作为输入参数，并希望网络产生一个图片作为输出。这是train_val.prototxt和deploy.prototxt

原始图片和标签都是灰度图片，尺寸为224 * 224。我已经训练了一个caffemodel并使用infer.py来使用caffemodel进行分割，但遇到错误：

 F0505 06:15:08.072602 30713 net.cpp:767] Check failed: target_blobs.size() == source_layer.blobs_size() (2 vs. 1) Incompatible number of blobs for layer conv1

这是infer.py文件：

import numpy as np
from PIL import Image
caffe_root = '/home/zhaimo/' 
import sys
sys.path.insert(0, caffe_root + 'caffe-master/python')

import caffe
im = Image.open('/home/zhaimo/fcn-master/data/vessel/test/13.png')
in_ = np.array(im, dtype=np.float32)
#in_ = in_[:,:,::-1]
#in_ -= np.array((104.00698793,116.66876762,122.67891434))
#in_ = in_.transpose((2,0,1))


net = caffe.Net('/home/zhaimo/fcn-master/mo/deploy.prototxt', '/home/zhaimo/fcn-master/mo/snapshot/train/_iter_200000.caffemodel', caffe.TEST)
net.blobs['data'].reshape(1, *in_.shape)
net.blobs['data'].data[...] = in_
net.forward()
out = net.blobs['score'].data[0].argmax(axis=0)

plt.axis('off')
plt.savefig('/home/zhaimo/fcn-master/mo/result/13.png')

如何解决这个问题？

Answer 1

问题在于conv1中的偏见词。在train.prototxt中，它设置为false。但是在deploy.prototxt中，它不是，默认情况下是真的。这就是为什么重量装载机正在寻找两个blob。

caffe：检查失败：target_blobs.size（）== source_layer.blobs_size（）（2对1）图层conv1

1 个答案: