如何在 caffe 中创建用于对象检测的数据集？答案

【问题标题】：How can one create a dataset for object detection in caffe?如何在 caffe 中创建用于对象检测的数据集？
【发布时间】：2017-08-13 05:27:58
【问题描述】：

在 caffe 中为图像创建数据库 (LMDB/LEVELDB) 很简单。但是我们如何为对象检测创建这样的数据集呢？
这个顺序是正确的方法吗？

将所有图片放在一个文件夹中
为每张图片创建一个与对应图片同名的文本文件*
将图像中每个对象的边界框坐标放在单独的行中

现在如何将这种结构转换为 lmdb？
我是否应该将所有 txt 文件转换为字节并将整个字节流保存为每个图像的一个标签？
caffe 是否能够自动从这种转换后的数据库中读取数据，或者我应该创建一个特定的层来读取并向网络提供所需的信息？

【问题讨论】：

标签： deep-learning caffe object-detection leveldb lmdb

【解决方案1】：

您需要创建一个自定义层来处理需要包含在 lmdb 文件中的其他数据，您可以在此页面上查看在 caffe 中执行端到端检测的已实现 Fast-RCNN ：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/tree/master/models/coco/VGG_CNN_M_1024/faster_rcnn_end2end.

通过查看 prototxt 文件中的输入层，您可以看到它们使用自定义类型作为输入：

layer {
name: 'input-data'
type: 'Python'
top: 'data'
top: 'im_info'
top: 'gt_boxes'
python_param {
  module: 'roi_data_layer.layer'
  layer: 'RoIDataLayer'
  param_str: "'num_classes': 81"
 }

}

此外，您可以在此处查看此自定义层的详细信息： https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn/tree/master/lib/roi_data_layer

【讨论】：