SegNet - 自分のデータセットを訓練

Question

私はSegNet（caffe）で私自身のデータセットを訓練しようとしましたが、私はsegnet tutorialと同じデータセットを用意しました。私は電車を実行しようとすると、それは私に、このエラーを示しています

I0914 11:38:04.496928 37274 layer_factory.hpp:74] Creating layer data 
I0914 11:38:04.496963 37274 net.cpp:90] Creating Layer data 
I0914 11:38:04.496974 37274 net.cpp:368] data -> data 
I0914 11:38:04.497005 37274 net.cpp:368] data -> label 
I0914 11:38:04.497020 37274 net.cpp:120] Setting up data 
I0914 11:38:04.497033 37274 dense_image_data_layer.cpp:41] Opening file /home/ubuntu/full_conv_net/train.txt 
I0914 11:38:04.497061 37274 dense_image_data_layer.cpp:51] Shuffling data 
I0914 11:38:04.497422 37274 dense_image_data_layer.cpp:56] A total of 0 examples. 
*** Aborted at 1473853084 (unix time) try "date -d @1473853084" if you are using GNU date *** 
PC: @  0x7fd912325f20 (unknown) 
*** SIGSEGV (@0x0) received by PID 37274 (TID 0x7fd9132a8a40) from PID 0; stack trace: *** 
    @  0x7fd911cc6cb0 (unknown) 
    @  0x7fd912325f20 (unknown) 
    @  0x7fd912b84a5c std::operator+<>() 
    @  0x7fd912bc0fa0 caffe::DenseImageDataLayer<>::DataLayerSetUp() 
    @  0x7fd912ba2e09 caffe::BasePrefetchingDataLayer<>::LayerSetUp() 
    @  0x7fd912b16be3 caffe::Net<>::Init() 
    @  0x7fd912b18952 caffe::Net<>::Net() 
    @  0x7fd912afebf0 caffe::Solver<>::InitTrainNet() 
    @  0x7fd912affbc3 caffe::Solver<>::Init() 
    @  0x7fd912affd96 caffe::Solver<>::Solver() 
    @   0x40c5d0 caffe::GetSolver<>() 
    @   0x406611 train() 
    @   0x404bb1 main 
    @  0x7fd911cb1f45 (unknown) 
    @   0x40515d (unknown) 
    @    0x0 (unknown) 

私はmake clean/all/test/runtestを実行しようとしましたが、それはまだ仕事をdosnt。 助けてくれてありがとう。

Answer 1

次のエラー

I0914 11:38:04.497033 37274 dense_image_data_layer.cpp:41] Opening file /home/ubuntu/full_conv_net/train.txt 
I0914 11:38:04.497061 37274 dense_image_data_layer.cpp:51] Shuffling data 
I0914 11:38:04.497422 37274 dense_image_data_layer.cpp:56] A total of 0 examples. 

これは、ネットワークがトレーニングデータを見つけることができなかったことを示します。 'train.txt'が正しい形式であることを確認してください。 .txtファイルに画像のパス全体を含める方がよいでしょう。