machine-learning - 使用 k-hot 标签为图像数据集创建 LMDB

Question

我想为图像数据集创建一个分类器，每个图像都属于所有类的多个类，因此目标值是 k-hot 向量。现在，我创建了一个文本文件，其中包含图像文件和空间的地址以及每行中的 k-hot 矢量，但是当我尝试运行脚本来创建 lmdb 文件时，它会引发无法打开或查找文件的错误。我尝试使用相同的数据和一个数字作为类标签的相同过程，一切顺利。所以我认为当标签是向量时它无法正确解析 .txt 文件。

任何建议...谢谢

标签： machine-learningneural-networkdeep-learningcaffelmdb

Answer 1

Caffe"Data"层和convert_imageset脚本的编写考虑了一个非常具体的用例：图像分类。因此，caffe 存储在 LMDB 中（并从中获取）的基本元素是Datum为单个 整数label留出空间。_{你可以在这里
看到关于这个主题的更冗长的讨论}

这并不意味着 Caffe 不能促进不同类型的输入/任务。
您可以改用"HDF5Data"图层。当谈到 hdf5 输入时，caffe 对输入的形状和大小几乎没有限制。有关如何使其实际工作的更多详细信息，
请参见例如这个答案和这个答案。