Question

我在Caffe中有一个网络接受多个图像输入（可能是不同的尺寸），并将它们用作网络初始部分的单独blob。

在培训阶段，我按照文档中的建议创建了一个HDF5数据库。

但是，对于部署阶段，我需要使用输入层替换训练阶段的数据层，并指定输入blob的尺寸。

对于单个blob，这是使用input_param的shape属性完成的。在这种情况下我怎么能这样做呢？我有多个blob，可能有不同的尺寸？

谢谢。

Answer 1

如果仔细查看caffe.proto，您会发现input和input_shape的属性为repeated：

// DEPRECATED. See InputParameter. The input blobs to the network.
repeated string input = 3;
// DEPRECATED. See InputParameter. The shape of the input blobs.
repeated BlobShape input_shape = 8;

这意味着你可以几个这样的条目：

name: "AnAmazingNetWithMultipleInputs_ThankYouShai_IwillForeverBeInYourDebt"
input: "first_input_1x3x127x127"
input_shape { dim: 1 dim: 3 dim: 127 dim: 127 }
input: "second_input_2x4x224x224"
input_shape { dim: 2 dim: 4 dim: 224 dim: 224 }
# I hope you can take it from here ;)

如果你仔细观察caffe.proto的相关部分，你会注意到这种形式的输入形状声明＆＃34;已弃婚更好的方法是使用"Input"图层：

layer {
  type: "Input"
  name: "one_input_layer"
  top: "first_input_1x3x127x127"
  shape { dim: 1 dim: 3 dim: 127 dim: 127 }
  top: "second_input_2x4x224x224"
  shape { dim: 2 dim: 4 dim: 224 dim: 224 }
}

如果您发现每个输入更容易理解/阅读，也可以使用不同的"Input"图层。

Caffe deploy.prototxt具有不同维度的多个输入

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