Caffe C++API 提取任意一张图片的特征系列二----MemoryData
2015-12-01 10:36
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本系列第一篇博客简单介绍了ImageData方法,由于该方法增加图片只能在网络配置文件里,灵活性欠佳。因此本篇博客继续上一篇,介绍一种更加灵活的方法,用MemoryData层输入数据,可以直接用opencv接口读入我们的图片再添加的网络中。
第一个问题:仍然是工程建立问题,提示卷积层或其他层没有注册,解决方法与上一篇博客一样。可查看:http://blog.csdn.net/sunshine_in_moon/article/details/50125255
第二个问题:网络配置文件的改写,因为使用MemoryData层。
第三个问题:代码,这段代码写的有点乱,请见谅!
重点内容已经在注释上标明(前面加了**),希望这些对你有帮助!
写的比较匆忙,以后如有新的体会,会及时更新!
第一个问题:仍然是工程建立问题,提示卷积层或其他层没有注册,解决方法与上一篇博客一样。可查看:http://blog.csdn.net/sunshine_in_moon/article/details/50125255
第二个问题:网络配置文件的改写,因为使用MemoryData层。
layers{ name: "data" type: MEMORY_DATA //MemoryData层类型,还有需要注意,MEMORY_DATA别画蛇添足加上引号,否则会报错! top: "data" top: "label" //最好写上,虽然后面没有用到 transform_param{ mirror: false crop_size:224 mean_value:129.1863//三个通道的均值 mean_value:104.7624 mean_value:93.5940 } memory_data_param{//以下四个参数与ImageData稍有不同,请注意 batch_size:1 channels:3 height:224 width:224 } }
第三个问题:代码,这段代码写的有点乱,请见谅!
template <typename Dtype> caffe::Net<Dtype>* Net_Init_Load( std::string param_file, std::string pretrained_param_file, caffe::Phase phase) { CheckFile(param_file);//CheckFile 是一个子函数我没有贴上,可以直接删掉这两行 CheckFile(pretrained_param_file); caffe::Net<Dtype>* net(new caffe::Net<Dtype>(param_file, phase)); net->CopyTrainedLayersFrom(pretrained_param_file); return net; } #define NetF float //宏定义 很多人包括我自己刚开始看到NetF也很困惑,原来就是float int main() { /* boost::shared_ptr< Net<float> > feature_net; feature_net = Init_net(); cv::Mat src1; src1 = cv::imread("test.jpg"); //cv::imshow("img", src1); //cv::waitKey(0); //cv::destroyAllWindows(); //cv::Mat rszimage; //// The mean file image size is 256x256, need to resize the input image to 256x256 //cv::resize(src1, rszimage, cv::Size(244, 244)); std::vector<cv::Mat> patches; patches.push_back(src1); // image is a cv::Mat, as I'm using #1416 std::vector<int> labels; labels.push_back(0); boost::shared_ptr< MemoryDataLayer<float> >memory_data_layer; memory_data_layer = boost::static_pointer_cast<MemoryDataLayer<float>>(feature_net->layer_by_name("data")); /* caffe::Datum data; caffe::ReadFileToDatum("test.jpg", &data); caffe::MemoryDataLayer<float> *m_layer_ = (caffe::MemoryDataLayer<float> *)feature_net->layers()[0].get(); */ /* memory_data_layer->AddMatVector(patches,labels); feature_net->ForwardPrefilled(); float data1; data1 = Read_Feature_data(feature_net, "fc8"); cout << data1 << endl; */ /*从这里开始*/ cv::Mat src1; src1 = cv::imread("test.jpg"); //cv::Mat rszimages; //cv::resize(src1, rszimages, cv::Size(224, 224)); std::vector<cv::Mat> dv = { src1 };//****输入的图片,注意格式,即使只有一张图片也要使用向量格式 std::vector<int> label = { 0 };//**输入图片的标签(可随便写),也要注意是向量,这是由AddMatVector函数决定的 //caffe::Datum data; //caffe::ReadFileToDatum("test.jpg", &data); caffe::Net<NetF>* _net = Net_Init_Load<NetF>("FACE_deploy.prototxt", "FACE.caffemodel", caffe::TEST); caffe::MemoryDataLayer<NetF> *m_layer_ = (caffe::MemoryDataLayer<NetF> *)_net->layers()[0].get();//**定义个内存数据层指针 m_layer_->AddMatVector(dv, label);//***这两行很重要,是使用MemoryData层必须的,这是把图片和标签,添加到 //**MemoryData层 /*float loss = 0.0; std::vector<caffe::Blob<float>*> results = _net->ForwardPrefilled(&loss);*/ int end_ind = _net->layers().size(); std::vector<caffe::Blob<NetF>*> input_vec; clock_t start = clock(); _net->Forward(input_vec); clock_t end = clock(); double totaltime; totaltime = (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC; cout << "\n此程序的运行时间为" << totaltime << "秒!" << endl; boost::shared_ptr<caffe::Blob<NetF>> fc8 = _net->blob_by_name("fc8"); const NetF* pstart = fc8->cpu_data();// ***这里是重点!重点!重点!,在这里耽误了很长时间。注意这里是个指针 //**也就是fc8->cpu_data()返回的一般是多维数据(可以看成是个数组),cout<<* pstart<<endl;这样只是打印出一个 //***数?当然是一个数了,*pstart只代表数组的第一个数,因此想获得所有的数据必须用循环! std::cout << "It is right !!\n"; //std::cout << m_layer_->width() << std::endl; //std::cout << pstart << endl; //std::cout << fc8->cpu_data() << endl; std::vector<double> V1; for (int i = 0; i < 2622; i++)//**必须用循环打印 { std::cout << *pstart << endl; V1.push_back(*pstart); pstart++; } //std::cout << *pstart << endl; //std::cout << *(pstart++) << endl; cout << "\n此程序的运行时间为" << totaltime << "秒!" << endl; return 0; }
重点内容已经在注释上标明(前面加了**),希望这些对你有帮助!
写的比较匆忙,以后如有新的体会,会及时更新!
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