Ich bin sehr mit Caffe nicht vertraut. Meine Aufgabe besteht darin, ein Autoencoder-Netz auf Bildpaaren im .tif-Format zu trainieren, wobei eines ein Graustufenbild von Nerven ist und das andere die binäre Maske, die anzeigt, ob eine bestimmte Struktur auf dem Bild vorhanden ist oder nicht. Ich habe diese im selben "Zug" -Ordner. Was ich erreichen möchte, ist ein aussagekräftiges Experiment mit diesen Bildern (Segmentierung, Klassifikation, es ist nicht spezifiziert). Mein erstes Problem ist, dass ich nicht weiß, wie man die Bilder ohne eine bestehende train.txt in das Netz einspeist. Kann ich die Bilder direkt verwenden oder ein anderes Format wie lmdb, hdf5 benötigt? Jeder Vorschlag wird geschätzt.Caffe - Training Autoencoder mit Bilddaten/Bild Label Paare
Antwort
können Sie es mit einer einfachen Klassifizierung erreichen (vorhanden wie alexnet, googlenet, lenet). Sie können dazu nur die Binärmaske oder das Graustufenbild und den Klassennamen verwenden. Nvidia Digits ist ein gutes grafisches Tool, das Paar-Datensatz zu machen und zu lernen ....
Sehen Sie bitte diesen Link:
Ich schätze wirklich Ihre Antworten. Mein Problem ist, dass ich Caffe nur im CPU-Modus benutzen kann - wie ich verstehe, benötigt DIGITS einen anderen Caffe-Build? –
DIGITS erlauben nicht, caffe im CPU-Modus laufen zu lassen, daher müssen Sie caffe aus dem Quellcode erstellen/installieren. Installieren Sie Caffe, wenn Sie es nicht erstellen: http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html. –
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sind Sie sicher, dass Sie eine „Autoencoder“ wollen? Wenn Sie Etiketten haben, scheint es, als ob Sie nach einer Klassifizierung conv net sind – Shai
Vielen Dank für die Antwort. Das war nicht meine Entscheidung, das Ziel ist es, sich mit Architektur und Datenhandling vertraut zu machen. Auch wenn es nicht die beste Option ist, muss ich dies jetzt tun. Ich habe eine Autoencoder-Lösung für die MNIST-Klassifizierung gefunden, daher vermute ich, dass dies möglich ist. Mein Problem ist, dass ich keine. Txt für lmdb Erstellung nur die Bilder habe. –
Dies beantwortet Ihre Frage, wie Sie dies in Python tun: http://Stackoverflow.com/a/39097123/5465000 – AHA