caffe 中将图片转化为lmdb
因为caffe的底层输入是leveldb 或者lmdb形式，因此当我们使用caffe时，需要先将图片统一转化为相应的形式。
caffe中有相应的接口可以使用$CAFFEROOT／build／tools／conver_imageset.bin，非常方便。源码在$CAFFEROOT/tools/convert_imageset.cpp
接下来我们参考$CAFFE_ROOT / examples/ imagenet / create_imagenet.sh介绍如何使用该接口
1、将图片放在一个目录中，如9，10行，分别表示test，val数据的目录
2、然后将图片的名字及相应标签存放在txt中 ， 如6行表示相应txt目录，第44，54行分别设置
3、调用接口将图片转化为lmdb形式，如第5行，表示lmdb存放地址
4、caffe的输入是统一大小的，所以在将数据传给caffe时，需要转化大小，使用14行的RESIZE 来控制，如果需要转换RESIZE ＝ true，否则RESIZE ＝ false。博主今天就是由于没设置所以一直报错。
1 #!/usr/bin/env sh 2 # Create the imagenet lmdb inputs 3 # N.B. set the path to the imagenet train + val data dirs 4 5 EXAMPLE=examples/imagenet 6 DATA=data/ilsvrc12 7 TOOLS=build/tools 8 9 TRAIN_DATA_ROOT=/path/to/imagenet/train/ 10 VAL_DATA_ROOT=/path/to/imagenet/val/ 11 12 # Set RESIZE=true to resize the images to 256x256. Leave as false if images have 13 # already been resized using another tool. 14 RESIZE=false 15 if $RESIZE; then 16 RESIZE_HEIGHT=256 17 RESIZE_WIDTH=256 18 else 19 RESIZE_HEIGHT=0 20 RESIZE_WIDTH=0 21 fi 22 23 if [ ! -d "$TRAIN_DATA_ROOT" ]; then 24 echo "Error: TRAIN_DATA_ROOT is not a path to a directory: $TRAIN_DATA_ROOT" 25 echo "Set the TRAIN_DATA_ROOT variable in create_imagenet.sh to the path" \ 26 "where the ImageNet training data is stored." 27 exit 1 28 fi 29 30 if [ ! -d "$VAL_DATA_ROOT" ]; then 31 echo "Error: VAL_DATA_ROOT is not a path to a directory: $VAL_DATA_ROOT" 32 echo "Set the VAL_DATA_ROOT variable in create_imagenet.sh to the path" \ 33 "where the ImageNet validation data is stored." 34 exit 1 35 fi 36 37 echo "Creating train lmdb..." 38 39 GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/convert_imageset \ 40 --resize_height=$RESIZE_HEIGHT \ 41 --resize_width=$RESIZE_WIDTH \ 42 --shuffle \ 43 $TRAIN_DATA_ROOT \ 44 $DATA/train.txt \ 45 $EXAMPLE/ilsvrc12_train_lmdb 46 47 echo "Creating val lmdb..." 48 49 GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/convert_imageset \ 50 --resize_height=$RESIZE_HEIGHT \ 51 --resize_width=$RESIZE_WIDTH \ 52 --shuffle \ 53 $VAL_DATA_ROOT \ 54 $DATA/val.txt \ 55 $EXAMPLE/ilsvrc12_val_lmdb 56 57 echo "Done."
可以使用转换后的lmdb数据训练网络，检测lmdb是否可用。
如果执行以下语句无误，证明lmdb可用。
./build/tools/caffe train -solver models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt
