Caffe - 使用图像 data/image 标签对训练自动编码器
Caffe - training autoencoder with image data/image label pairs
我对Caffe很陌生。我的任务是在以 .tif 格式给出的图像对上训练自动编码器网络，其中一个是神经的灰度图像，另一个是相应的二进制掩码，显示图像上是否存在某种结构。我将它们放在同一个 "train" 文件夹中。我想完成的是对这些图像进行有意义的实验（分割、分类，未指定）。我的第一个问题是我不知道如何在没有 train.txt 的情况下将图像送入网络。我可以直接使用图像，还是需要其他格式，如 lmdb、hdf5？任何建议表示赞赏。
您可以通过简单的 class化（像 alexnet、googlenet、lenet 一样存在）来完成它。您只能使用二进制蒙版或灰度图像和 class 名称来执行此操作。 Nvidia Digits 是一个很好的图形工具，可以制作配对数据集和学习....
请看这个link:
我对Caffe很陌生。我的任务是在以 .tif 格式给出的图像对上训练自动编码器网络，其中一个是神经的灰度图像，另一个是相应的二进制掩码，显示图像上是否存在某种结构。我将它们放在同一个 "train" 文件夹中。我想完成的是对这些图像进行有意义的实验（分割、分类，未指定）。我的第一个问题是我不知道如何在没有 train.txt 的情况下将图像送入网络。我可以直接使用图像，还是需要其他格式，如 lmdb、hdf5？任何建议表示赞赏。
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