python格式的Caffe圖片數(shù)據(jù)均值計(jì)算學(xué)習(xí)
引言
圖片減去均值后，再進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，會(huì)提高速度和精度。因此，一般在各種模型中都會(huì)有這個(gè)操作。
那么這個(gè)均值怎么來(lái)的呢，實(shí)際上就是計(jì)算所有訓(xùn)練樣本的平均值，計(jì)算出來(lái)后，保存為一個(gè)均值文件，在以后的測(cè)試中，就可以直接使用這個(gè)均值來(lái)相減，而不需要對(duì)測(cè)試圖片重新計(jì)算。
一、二進(jìn)制格式的均值計(jì)算
caffe中使用的均值數(shù)據(jù)格式是binaryproto, 作者為我們提供了一個(gè)計(jì)算均值的文件compute_image_mean.cpp，放在caffe根目錄下的tools文件夾里面。
編譯后的可執(zhí)行體放在 build/tools/ 下面，我們直接調(diào)用就可以了
# sudo build/tools/compute_image_mean examples/mnist/mnist_train_lmdb examples/mnist/mean.binaryproto
帶兩個(gè)參數(shù)：
第一個(gè)參數(shù)：examples/mnist/mnist_train_lmdb， 表示需要計(jì)算均值的數(shù)據(jù)，格式為lmdb的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
第二個(gè)參數(shù)：examples/mnist/mean.binaryproto， 計(jì)算出來(lái)的結(jié)果保存文件。
二、python格式的均值計(jì)算
如果我們要使用python接口，或者我們要進(jìn)行特征可視化，可能就要用到python格式的均值文件了。首先，我們用lmdb格式的數(shù)據(jù)，計(jì)算出二進(jìn)制格式的均值，然后，再轉(zhuǎn)換成python格式的均值。
我們可以編寫一個(gè)python腳本來(lái)實(shí)現(xiàn)：
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import sys,caffe
if len(sys.argv)!=3:
print "Usage: python convert_mean.py mean.binaryproto mean.npy"
sys.exit()
blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto()
bin_mean = open( sys.argv[1] , 'rb' ).read()
blob.ParseFromString(bin_mean)
arr = np.array( caffe.io.blobproto_to_array(blob) )
npy_mean = arr[0]
np.save( sys.argv[2] , npy_mean )將這個(gè)腳本保存為convert_mean.py
調(diào)用格式為：
# sudo python convert_mean.py mean.binaryproto mean.npy
其中的 mean.binaryproto 就是經(jīng)過(guò)前面步驟計(jì)算出來(lái)的二進(jìn)制均值。
mean.npy就是我們需要的python格式的均值。
以上就是python格式的Caffe圖片數(shù)據(jù)均值計(jì)算學(xué)習(xí)的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python格式Caffe均值計(jì)算的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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