フィードトレーニングデータのpython層（FCN CAFFE）

Question

私はcaffeで新しいです。私はhttps://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.orgからnyud-fcn32s-color-dを訓練しようとしています。私はソルバーの定義とトレーニング段階の前にトレーニングデータを管理する方法を理解していません。私はhttp://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.htmlからnyud-v2 .matデータセットをダウンロードしましたが、nyud_layer（python layer）をどのようにフィードするのか分かりません。申し訳ありませんが、私は初心者ですが、私はこのトレーニングをすることが重要ですので、どんな助けも非常に高く評価されるでしょう。

Answer 1

あなたが電車/ valが

layer { 
    name: "color" 
    type: "Python" 
    top: "color" 
    top: "hha" 
    top: "label" 
    python_param { 
    module: "nyud_layers" 
    layer: "NYUDSegDataLayer" 
    param_str: "{\'tops\': [\'color\', \'hha\', \'label\'], \'seed\': 1337, \'nyud_dir\': \'../data/nyud\', \'split\': \'test\'}" 
    } 
} 

として定義pythonの層を、prototxt TOUを追加し、in the implementationが説明するように、正しいのparamsを埋める必要があります。

- nyud_dir: path to NYUDv2 dir 
- split: train/val/test 
- tops: list of tops to output from {color, depth, hha, label} 
- randomize: load in random order (default: True) 
- seed: seed for randomization (default: None/current time)