如何在进行分割增强的同时更改图像和地面实况图像的数据层？答案

【问题标题】：How to change the Data Layer for both image and ground truth images while doing augmentation for segmentation?如何在进行分割增强的同时更改图像和地面实况图像的数据层？
【发布时间】：2018-10-17 20:37:24
【问题描述】：

我正在使用caffe 进行分割任务。我写的Python Layer 引发了一个错误。层定义是这样的：

layer {
    name: 'myaug'
    type: 'Python'
    bottom: 'data'
    bottom: 'label'
    top: 'data'
    top: 'label'
    python_param {
        module: 'augLayer'
        layer: 'CompactData'
    }
}

这是网络图： net drawing

错误似乎与numpy有关：

File "/home/usersc/caffe/python/caffe/pycaffe.py", line 11, in <module>
    import numpy as np
File "/home/usersc/anaconda2/envs/mycaffe/lib/python2.7/site-packages/numpy/__init__.py", line 142, in <module>
    from . import add_newdocs
  File "/home/usersc/anaconda2/envs/mycaffe/lib/python2.7/site-packages/numpy/add_newdocs.py", line 13, in <module>
    from numpy.lib import add_newdoc
  File "/home/usersc/anaconda2/envs/mycaffe/lib/python2.7/site-packages/numpy/lib/__init__.py", line 8, in <module>
    from .type_check import *
  File "/home/usersc/anaconda2/envs/mycaffe/lib/python2.7/site-packages/numpy/lib/type_check.py", line 11, in <module>
    import numpy.core.numeric as _nx
  File "/home/usersc/anaconda2/envs/mycaffe/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/__init__.py", line 22, in <module>
    from . import _internal  # for freeze programs
  File "/home/usersc/anaconda2/envs/mycaffe/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/_internal.py", line 14, in <module>
    import ctypes
  File "/home/usersc/anaconda2/envs/mycaffe/lib/python2.7/ctypes/__init__.py", line 7, in <module>
    from _ctypes import Union, Structure, Array
ImportError: /home/usersc/anaconda2/envs/mycaffe/lib/python2.7/lib-dynload/_ctypes.so: undefined symbol: _PySlice_Unpack

我不确定，我在想我应该添加一个MemoryData 层来为我保留在this link 中的增强数据，因为数据和标签图像都应该同步发送。是不是应该清除Data Layer的内存？

【问题讨论】：

标签： neural-network deep-learning caffe image-segmentation pycaffe

【解决方案1】：

您在导入 numpy 时遇到问题：这与您的代码/层无关，您的代码甚至还没有运行。
确保 numpy 已正确安装在您的机器上，并且您的 $PYTHONPATH 环境指向正确的位置。

关于内存：您定义层的方式，它执行增强"in-place"，也就是说，它更改data 和label blob，而不是复制增强的输入。确保您可以接受这种行为。此外，我认为您不需要"MemoryData" 层来执行增强，"Python" 层就足够了。

【讨论】：

谢谢，我试过单独导入numpy，在环境中运行良好。我不想就地，但问题是在正常流程（没有增强）中，其他一些层正在使用data 和label blob（我不知道如何处理这个）。你有什么建议？我应该如何将增强数据发送到网络中？
@sc241 您的某些层需要原始“数据”，而其他层需要增强的“数据”？听起来不像是一个稳健的计划……
实际上不，增强数据和原始数据都应该进入网络中相同的层路径。这就是为什么我在考虑是否使用MemoryData 来保留增强的一个，然后将其复制（发送）到data 和label 层（作为MemoryData 层的顶部）或者我的想法不正确？