【caffe:從一個預訓練模型中提取特徵】


在這個過程中如果遇到如下錯誤:

"This program takes in a trained network and an input data layer, and then"
    " extract features of the input data produced by the net.\n"
    "Usage: extract_features  pretrained_net_param"
    "  feature_extraction_proto_file  extract_feature_blob_name1[,name2,...]"
    "  save_feature_dataset_name1[,name2,...]  num_mini_batches  db_type"
    "  [CPU/GPU] [DEVICE_ID=0]\n"
    "Note: you can extract multiple features in one pass by specifying"
    " multiple feature blob names and dataset names separated by ','."
    " The names cannot contain white space characters and the number of blobs"
    " and datasets must be equal.";

表示參數不夠,檢查參數個數是否對。


其中上面的第5個參數,表示提取特徵數據的batch的數目,解釋下,網絡中我們的batch_size,表示一次提取特徵的圖片數,而batch就是總的圖片數除以batch_size取整即可。

即提取的特徵是batch_size的整數倍,如果圖片數不能整除batch_size網絡會自動從開始的圖片中自動補入。

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