wie Label Dimension in memorydata Schicht in caffe definieren

Question

ich ein Etikett von 353 Länge memorydata Schicht in caffe definieren wollen, sondern einfach den Namen hinzufügen, der es nicht der Fall ist, weil die Standardlänge davon 1 (batch_size ist * 1).

layer { 
    name: "data" 
    type: "MemoryData" 
    top: "data" 
    top: "label" 
    include { 
    phase: TRAIN 
    } 
    memory_data_param { 
    batch_size: 60 
    channels: 3 
    height: 224 
    width: 224 
    } 
} 

Wie kann ich dieses Problem beheben?

Answer 1

standardmäßig, wenn Sie toghether Daten gesetzt und Etiketten in einer einzigen Speicherschicht nimmt caffe dass die Markierung eine einzelne ganze Zahl Wert (für Einzellabel-Klassifizierungsbeispielsweise verwendet werden).

Wenn benötigen Sie das Etikett ein Array sein, dann sollten Sie Etiketten als eine andere Datenschicht liefern:

layer { 
    name: "data" 
    type: "MemoryData" 
    top: "data" 
    top: "useless1" 
    include { 
     phase: TRAIN 
    } 
    memory_data_param { 
     batch_size: 60 
     channels: 3 
     height: 224 
     width: 224 
    } 
} 

layer { 
    name: "label" 
    type: "MemoryData" 
    top: "label" 
    top: "useless2" 
    include { 
     phase: TRAIN 
    } 
    memory_data_param { 
     batch_size: 60 
     channels: 1 
     height: 1 
     width: 353 
    } 
} 

Und dann in Python-Skript füllen beiden Vektoren vor jedem Trainingsschritt:

numpy.copyto(net.blobs['data'].data, yourdata) #Put here your 60x3x224x224 data array 
numpy.copyto(net.blobs['label'].data, yourlabels) #Put here your 60x1x1x353 label array 
solver.step(1)