使用caffe中compute_image_mean计算数据集均值

偏执的太偏执、 2022-05-19 09:40 176阅读 0赞

# 1. 计算均值 #

在进行深度学习网络训练的时候，为了提升训练的精度等，需要数据集的均值，那么该均值文件是怎么来的呢？这是通过安装caffe完成之后tools目录下的compute\_image\_mean实现的。调用它去计算数据集的均值，再在训练的时候调用它就好了，下面是调用它实现数据集均值计算的例子。

./compute_image_mean ~/Desktop/handwrite_chinese/train_data/ ~/Desktop/handwrite_chinese/handwrite_mean.binaryproto

参数解释：  
~/Desktop/handwrite\_chinese/train\_data/：是存放训练lmdb二进制文件的目录，在之前的[博客][Link 1]中讲过该文件是如何生成的  
~/Desktop/handwrite\_chinese/handwrite\_mean.binaryproto：是保存生成之后的均值文件路径

# 2. 使用方法 #

这里直接使用python的接口将其写在了网络定义中

data, label = L.Data(source=lmdb_path, backend=P.Data.LMDB, batch_size=batch_size,
        ntop=2, transform_param=dict(scale=0.00390625, mean_file='./handwrite_mean.binaryproto'))

使用之后的网络定义为：

layer {
      name: "Data1"
      type: "Data"
      top: "Data1"
      top: "Data2"
      transform_param {
        scale: 0.00390625
        mean_file: "./handwrite_mean.binaryproto"
      }
      data_param {
        source: "val_data"
        batch_size: 64
        backend: LMDB
      }
    }

[Link 1]: https://blog.csdn.net/m_buddy/article/details/81008721

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