Перейти к содержимому
Compvision.ru

Поиск по сайту

Showing results for tags 'digits '.



More search options

  • Search By Tags

    Введите теги через запятую.
  • Search By Author

Тип содержимого


Категории и разделы

  • Пакет OpenCV
    • OpenCV
    • Новости
    • Вопросы взаимодействия OpenCV + GDI, GDI+
  • Дополненная реальность (ARToolkit и др.)
    • ARToolkit
  • Нейросети
    • Вопросы по нейросетям и ИИ
  • Общие вопросы
    • Обсуждение общих вопросов
  • Другое

Найдено 1 результат

  1. Пытаюсь соорудить слой для рандомного поворота обучающих пар import caffe import random import os import numpy as np from scipy import ndimage def doAugmentation(img,mask): print('In Augmentation') ang=random.uniform(-30,30) return [ndimage.rotate(img, ang, reshape=False),ndimage.rotate(mask, ang, reshape=False)] class RotationLayer(caffe.Layer): def setup(self, bottom, top): print('In Setup') #assert len(bottom) == 2, 'requires 2 layer.bottom' #assert bottom[0].data.ndim >= 3, 'requires image data' #assert bottom[1].data.ndim >= 3, 'requires image data' #assert len(top) == 2, 'requires 2 layer.top' def reshape(self, bottom, top): # Copy shape from bottom print('In Reshape') #top[0].reshape(*bottom[0].data.shape) #top[1].reshape(*bottom[1].data.shape) def forward(self, bottom, top): # Copy all of the data print('In Forward') #top[0].data[...] = bottom[0].data[...] #top[1].data[...] = bottom[1].data[...] #for ii in xrange(0, top[0].data.shape[0]): # [top[0].data[ii, :, :, :],top[1].data[ii, :, :, :]] = doAugmentation(top[0].data[ii, :, :, :],top[1].data[ii, :, :, :]) def backward(self, top, propagate_down, bottom): pass Уже оставил только логи, но и они не выводятся. Вставляю в prototxt это так: # data layer layer { name: "data" type: "Data" top: "data" include { phase: TRAIN } data_param { batch_size: 1 backend: LMDB } transform_param { mean_value: 104.008 mean_value: 116.669 mean_value: 122.675 mirror: true } } layer { name: "label" type: "Data" top: "label" include { phase: TRAIN } data_param { batch_size: 1 backend: LMDB } } layer { name: "data" type: "Data" top: "data" include { phase: TEST } data_param { batch_size: 1 backend: LMDB } transform_param { mean_value: 104.008 mean_value: 116.669 mean_value: 122.675 mirror: true } } layer { name: "label" type: "Data" top: "label" include { phase: TEST } data_param { batch_size: 1 backend: LMDB } } layer { # Use Power layer for input scaling name: "scale" bottom: "data" top: "scaled" type: "Power" power_param { scale: 0.00390625 } } layer { type: 'Python' name: 'RotationLayer' top: 'scaled' top: 'label' bottom: 'scaled' bottom: 'label' python_param { module: 'rotation_layer' layer: 'RotationLayer' } exclude { stage: "deploy" } } В DIGITS, в Python Layers путь к питонскому исходнику указал. Получаю ERROR: error code 1 и вывод: Top shape: 1 3 800 600 (1440000) Top shape: 1 3 800 600 (1440000) Memory required for data: 17280000 Creating layer label Creating Layer label label -> label Opened lmdb /home/andrey/digits_jobs/20170904-201718-d3ff/train_db/labels ReshapePrefetch 1, 1, 800, 600 output data size: 1,1,800,600 Setting up label Top shape: 1 1 800 600 (480000) Memory required for data: 19200000 Creating layer scale Creating Layer scale scale <- data_data_0_split_0 scale -> scaled Setting up scale Top shape: 1 3 800 600 (1440000) Memory required for data: 24960000 Creating layer RotationLayer UPD: Запихнул в caffe/python который есть в PYTHONPATH, теперь ERROR: error code -6 Мне питонские слои пока не доводилось использовать, что может быть не так ?
×