caffe：チェックに失敗しました：target_blobs.size（）== source_layer.blobs_size（）（2対1）レイヤーconv1の互換性のないブロブ数

Question

FCNネットを修正し、2つのImageData入力パラメータとしてレイヤーを作成し、ネットが出力として画像を生成することを期待します。 はこちらtrain_val.prototxtとdeploy.prototxt

原画とラベルはともにグレイスケールの写真であり、サイズは224×224です。 私はcaffemodelを訓練し、セグメンテーションを行うためにcaffemodelを使用するinfer.py使用しますが、エラーを満たしていました：

import numpy as np 
from PIL import Image 
caffe_root = '/home/zhaimo/' 
import sys 
sys.path.insert(0, caffe_root + 'caffe-master/python') 

import caffe 
im = Image.open('/home/zhaimo/fcn-master/data/vessel/test/13.png') 
in_ = np.array(im, dtype=np.float32) 
#in_ = in_[:,:,::-1] 
#in_ -= np.array((104.00698793,116.66876762,122.67891434)) 
#in_ = in_.transpose((2,0,1)) 


net = caffe.Net('/home/zhaimo/fcn-master/mo/deploy.prototxt', '/home/zhaimo/fcn-master/mo/snapshot/train/_iter_200000.caffemodel', caffe.TEST) 
net.blobs['data'].reshape(1, *in_.shape) 
net.blobs['data'].data[...] = in_ 
net.forward() 
out = net.blobs['score'].data[0].argmax(axis=0) 

plt.axis('off') 
plt.savefig('/home/zhaimo/fcn-master/mo/result/13.png') 

方法：ここ

F0505 06:15:08.072602 30713 net.cpp:767] Check failed: target_blobs.size() == source_layer.blobs_size() (2 vs. 1) Incompatible number of blobs for layer conv1 

はinfer.pyファイルですこの問題を解決します？

Answer 1

バイアス期限はconv1です。 train.prototxtでは、falseに設定されています。しかし、あなたのdeploy.prototxtではデフォルトではそうではありません。これが、体重ローダーが2つのブロブを探している理由です。