Question

我有一个Caffe .prototxt文件，我想在Keras或TensorFlow中转换Caffe图层。有一层类型：“ ImagePairData”，我不明白这是什么意思，它转换成Keras或TensorFlow的含义是什么？这是图层：

layer {
  name: "pairdata"
  type: "ImagePairData"
  top: "data"
  top: "label"
  image_pair_data_param {
    image_dir: "benchmark_val/train/images"
    label_dir: "benchmark_val/train/gt"
    batch_size: 10
    h_img: 256
    w_img: 256
    h_map: 256
    w_map: 256
    channels: 3
    mean: 0
    scale: 1
    multiclass: false
  }

  include: {phase: TRAIN}
}

在Keras或TensorFlow中，哪一层与该层相似？

Answer 1

该层不是caffe的“基本”层的一部分（caffe的这些层是“装运”的，请参见caffe层的列表here）。这可能是您尝试从中获取此模型的任何人编写的自定义层。

如果不看代码，我无法确切地告诉您该层的作用，但我想这是网络提供的两个输入：
1.大小为10-3-256-256的"data"（batch_size: 10，channels: 3和h_img, w_img: 256）
2. "label"的大小为10-1-256-256（因为multiclass: false在这里我只假设一个“通道”）

我想这层是分割/像素标记任务的输入层，提供输入（"data"）和相同空间大小（"label"）的参考地面真相。

我认为您应该在Keras / TensorFlow中编写自己的输入层，以具有类似的功能。

ImagePairData层在Caffe中意味着什么？

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