チャンネルを分割しないでカフェの画像バッチ分類を書くには？

Question

イメージバッチ分類については、この質問のコードを使用しましたModifying the Caffe C++ prediction code for multiple inputs。しかし何らかの理由で画像のチャンネルを分割する機能に気づいた。

通常のCNNアーキテクチャではうまくいくと思いますが、それはサイアムアーキテクチャでは機能しますか？ C++の分類では正しく動作しないので、私は推測しません。

siameseアーキテクチャのコードをどのように変更すればよいですか（チャンネル別に画像を分割し、そのレイヤーを異なるレイヤーに割り当てること、それがポイントです）、または少なくとも入力用のメモリストレージが自分自身を把握する方法？

Blob<float>* input_layer = net_->input_blobs()[0]; 

Answer 1

は、imgに含まcv::Matがチャンネルを2D画像として形成された場合にのみ動作しているため、問題がClassifier::Preprocess

cv::split(img[i], channels); 

にOpenCVの関数であった、それを考え出しました。私の場合のように、(channels, width, height)または(width, height, channels)cv::splitのような次元では、cv::Matが分割されないので、このステップを他の実現に置き換えました。