資訊專欄INFORMATION COLUMN
此篇文章關鍵給大家介紹了python格式Caffe圖片數據信息均值測算學習培訓實例詳細說明，感興趣的小伙伴可以參考借鑒一下，希望可以一些幫助，祝愿大家多多的發展，盡早漲薪
前言
照片減掉均值后，然后再進行練習和檢測，也會提高速度與精密度。因而，通常在各類實體模型中都有這種操作。
那么這樣的均值是怎么來的呢，實際上是測算全部svm分類器的均值，計算出來后，儲存為均值文檔，在今后的檢測中，就能直接使用這種均值來做差，而無需對測試圖片重算。
一、2進制格式均值測算
caffe中常用的均值數據類型是binaryproto,創作者給我們提供一個測算均值文件compute_image_mean.cpp，放到caffe目錄下的tools文件夾里邊。
編譯程序后可操作體放到build/tools/下邊，大家立即啟用就行了
#sudo build/tools/compute_image_mean examples/mnist/mnist_train_lmdb examples/mnist/mean.binaryproto
帶兩個參數：
第一個參數：examples/mnist/mnist_train_lmdb，表示需要計算均值的數據，格式為lmdb的訓練數據。
第二個參數：examples/mnist/mean.binaryproto，計算出來的結果保存文件。
二、python格式均值測算
假如我們要讓用python插口，或是我們應該開展特點數據可視化，可能要使用python格式均值文檔了。首要，大家用lmdb格式的信息，算出2進制格式均值，然后，再轉化成python格式均值。
我們能撰寫一個python腳本制作來達到：
#!/usr/bin/env python import numpy as np import sys,caffe if len(sys.argv)!=3: print"Usage:python convert_mean.py mean.binaryproto mean.npy" sys.exit() blob=caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto() bin_mean=open(sys.argv[1],'rb').read() blob.ParseFromString(bin_mean) arr=np.array(caffe.io.blobproto_to_array(blob)) npy_mean=arr[0] np.save(sys.argv[2],npy_mean)
將這個腳本保存為convert_mean.py
調用格式為：
#sudo python convert_mean.py mean.binaryproto mean.npy
其中的mean.binaryproto就是經過前面步驟計算出來的二進制均值。
mean.npy就是我們需要的python格式的均值。
綜上所述，這篇文章就給大家介紹完畢，希望可以給大家帶來幫助。
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