准备输入到Caffe深度学习的图像数据集

Question

我知道第一步是创建两个带有相应标签的文件列表，一个用于训练，一个用于测试集。假设前者称为train.txt，后者称为val.txt。这些文件列表中的路径应该是相对的。标签应该从0开始，类似于此：

relative/path/img1.jpg 0 
relative/path/img2.jpg 0 
relative/path/img3.jpg 1 
relative/path/img4.jpg 1 
relative/path/img5.jpg 2 

对于这两集，我们将创建一个单独的性LevelDB。这是格式化为文本文件吗？我想我会为我的每个类创建一个包含多个子目录的目录。我是否需要手动创建文本文件？

Answer 1

请参阅this tutorial关于如何使用convert_imageset构建levelDb或lmdb caffe训练数据集。

正如你可以从这些说明中看到的，只要你在你的文件中有相对于你的文件的正确路径，你如何在你的磁盘上安排图像文件（相同的文件夹/不同的文件夹...）并不重要'/path/to/jpegs/'的说法。但是，如果您想使用convert_imageset工具，则必须创建一个文本文件，列出您要使用的所有图像。