Feed Trainind Daten python Schicht (FCN CAFFE)

Question

Ich bin neu mit Caffe. Ich versuche Nyud-fcn32s-color-d von https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org zu trainieren. Ich verstehe nicht, wie man die Trainingsdaten vor der Definition des Solvers und der Trainingsphase verwaltet. Ich habe nyud-v2 .mat Dataset von http://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.html heruntergeladen, aber ich weiß nicht, wie man es mit der Nyud_layer (Python-Schicht) füttern. Sorry für die Frage, ich bin ein Neuling, es ist mir wichtig, dieses Training zu machen, damit jede Hilfe sehr geschätzt wird.

Answer 1

Sie sollten tou Ihr Zug hinzufügen/val prototxt die Python-Schicht, definiert als

layer { 
    name: "color" 
    type: "Python" 
    top: "color" 
    top: "hha" 
    top: "label" 
    python_param { 
    module: "nyud_layers" 
    layer: "NYUDSegDataLayer" 
    param_str: "{\'tops\': [\'color\', \'hha\', \'label\'], \'seed\': 1337, \'nyud_dir\': \'../data/nyud\', \'split\': \'test\'}" 
    } 
} 

Und die richtigen params füllen, wie in the implementation beschrieben:

- nyud_dir: path to NYUDv2 dir 
- split: train/val/test 
- tops: list of tops to output from {color, depth, hha, label} 
- randomize: load in random order (default: True) 
- seed: seed for randomization (default: None/current time)