在caffe中使用classify时出错

作者: 张三岁
发布时间: 2024-12-27 04:06:29 (19天前)
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小它．Little it | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 我非常害怕重建代码，因为caffe安装对我来说并不容易。但要修复，调整大小的解决方案需要in_shape（user8264的响应），这是在caffe / classifier.py内部设置的。 </p> <P> 无论如何，我调试并找到了age_net.caffemodel的in_shape =（3,227,227）的值 </p> <P> 因此，用于年龄和性别预测的模型将发生以下变化： </p> <pre> <code> age_net_pretrained='./age_net.caffemodel' age_net_model_file='./deploy_age.prototxt' age_net = caffe.Classifier(age_net_model_file, age_net_pretrained, mean=mean, channel_swap=(2,1,0), raw_scale=255, image_dims=(227, 227)) </code> </pre> <P> 但是需要首先修改平均值： </p> <pre> <code> m_min, m_max = mean.min(), mean.max() normal_mean = (mean - m_min) / (m_max - m_min) in_shape=(227, 227) mean = caffe.io.resize_image(normal_mean.transpose((1,2,0)),in_shape) .transpose((2,0,1)) * (m_max - m_min) + m_min </code> </pre> <P> 这将消除“ValueError：平均形状与输入形状不兼容”。但我不确定准确性。显然，对我来说，跳过平均参数给出了更好的年龄预测:) </p> </DIV>

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喜欢一个人丶 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 编辑deploy_gender.prototxt并设置： input_dim：256 input_dim：256 </p> <P> 不知道为什么写错了...... </p> </DIV>

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老夫的少女心吖 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 我遇到了同样的问题，基于imagenet网络演示我使用这种方式修改脚本来加载第95行的平均文件 </p> <P> <code> mean = np.load(args.mean_file).mean(1).mean(1) </code> </p> </DIV>

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晴天？霹雳 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 让我们去caffe / python / caffe / io.py中的第253-254行更换 </p> <pre> <code> if ms != self.inputs[in_][1:]: raise ValueError('Mean shape incompatible with input shape.') </code> </pre> <P> 通过 </p> <pre> <code> if ms != self.inputs[in_][1:]: print(self.inputs[in_]) in_shape = self.inputs[in_][1:] m_min, m_max = mean.min(), mean.max() normal_mean = (mean - m_min) / (m_max - m_min) mean = resize_image(normal_mean.transpose((1,2,0)),in_shape[1:]).transpose((2,0,1)) * (m_max - m_min) + m_min #raise ValueError('Mean shape incompatible with input shape.') </code> </pre> <P> 重建。希望它有所帮助 </p> </DIV>

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