利用 caffe 接口构建 CNN 网络

我的研究重点原本是在 Torch 上，我也很喜欢用 Torch 去实现网络。但最近不得不转到 caffe 上。

在实现上篇博文：论文阅读：Reading Text in the Wild with Convolutional Neural Networks 的代码时，在 Bounding Box Regression 部分，需要用 caffe 来实现这个网络。

而一开始我构建论文中提到的这个 CNN 网络时，并没有用 caffe 提供的接口，而是直接手写

train.prototxt

、

test.prototxt

文件。结果除了很多错，caffe 的 layers 名称也在变化，所以极其不推荐这种方式。我这个网络较浅时还好，一旦网络很深，写起来累死人。

我将这个网络用 caffe 中的

draw_net.py

脚本生成图像，网络结构如下：



调用 caffe 的 python 接口，网络构建方式如下：

import os, sys, glob

CAFFE_PATH = '/home/chenxp/caffe/python'
sys.path.append(CAFFE_PATH)
import caffe
import caffe.io

from caffe import layers as L
from caffe import params as P

import h5py

def Bounding_Box_Reg(hdf5, batch_size):
n = caffe.NetSpec()
n.data, n.label = L.HDF5Data(batch_size=batch_size, source=hdf5, ntop=2)
n.conv1 = L.Convolution(n.data, kernel_size=5, num_output=64, pad=2, weight_filler=dict(type='xavier'))
n.relu1 = L.ReLU(n.conv1, in_place=True)
n.pool1 = L.Pooling(n.conv1, kernel_size=2, stride=2, pool=P.Pooling.MAX)
n.conv2 = L.Convolution(n.pool1, kernel_size=5, num_output=128, pad=2, weight_filler=dict(type='xavier'))
n.relu2 = L.ReLU(n.conv2, in_place=True)
n.pool2 = L.Pooling(n.conv2, kernel_size=2, stride=2, pool=P.Pooling.MAX)
n.conv3 = L.Convolution(n.pool2, kernel_size=3, num_output=256, pad=1, weight_filler=dict(type='xavier'))
n.relu3 = L.ReLU(n.conv3, in_place=True)
n.pool3 = L.Pooling(n.conv3, kernel_size=2, stride=2, pool=P.Pooling.MAX)
n.conv4 = L.Convolution(n.pool3, kernel_size=3, num_output=512, pad=1, weight_filler=dict(type='xavier'))
n.relu4 = L.ReLU(n.conv4, in_place=True)
n.pool4 = L.Pooling(n.conv4, kernel_size=2, stride=2, pool=P.Pooling.MAX)
n.ip1   = L.InnerProduct(n.pool4, num_output=4000, weight_filler=dict(type='xavier'))
n.dp1   = L.Dropout(n.ip1, dropout_ratio=0.5)
n.ip2   = L.InnerProduct(n.ip1, num_output=4, weight_filler=dict(type='xavier'))
n.loss  = L.EuclideanLoss(n.ip2, n.label)

return n.to_proto()

with open('BBR_train.prototxt', 'w') as f:
f.write(str(Bounding_Box_Reg('train.h5', 16)))

with open('BBR_test.prototxt', 'w') as f:
f.write(str(Bounding_Box_Reg('test.h5', 16)))

最后生成两个

prototxt

文件，一个是

BBR_train.prototxt

，另一个是

BBR_test.prototxt

文件。

下图是自动生成的

BBR_train.prototxt

文件：



这样的方式更快速，还不容易出错～^_^