caffe数据层

       数据经过数据层进入 caffe 网络：数据层处于网络的最底层， 数据可以从高效率的数据库中读取（如： LevelDB， LMDB）， 可以直接从内存中读取， 若对读写效率要求不高也可以从硬盘上的 HDFT 文件或者普通的图片文件读取。

数据来自于数据库：

  层类型（layer type）：Data

必须设置的参数：

  source: 包含数据库的目录名称，如examples/mnist/mnist_train_lmdb

  batch_size: 每次处理的数据个数，如64

可选的参数：

  rand_skip: 在开始的时候，路过某个数据的输入。通常对异步的SGD很有用。

  backend: 可以采用LevelDB，LMDB, 默认是LevelDB.

示例：

layer {
  name: "mnist"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  transform_param {
    scale: 0.00390625
  }
  data_param {
    source: "examples/mnist/mnist_train_lmdb"
    batch_size: 64
    backend: LMDB
  }
}

数据来自于内存：

层类型：MemoryData

必须设置的参数：

 batch_size：每一次处理的数据个数，比如2

 channels：通道数

 height：高度

 width: 宽度

示例：

layer {
  top: "data"
  top: "label"
  name: "memory_data"
  type: "MemoryData"
  memory_data_param{
    batch_size: 2
    height: 100
    width: 100
    channels: 1
  }
  transform_param {
    scale: 0.0078125
    mean_file: "mean.proto"
    mirror: false
  }
}

 

数据来自于HDF5：

层类型：HDF5Data

必须设置的参数：

  source: 读取的文件名称

  batch_size: 每一次处理的数据个数

示例：

layer {
  name: "data"
  type: "HDF5Data"
  top: "data"
  top: "label"
  hdf5_data_param {
    source: "examples/hdf5_classification/data/train.txt"
    batch_size: 10
  }
}

数据来自于图片：

层类型：ImageData

必须设置的参数：

  source: 一个文本文件的名字，每一行给定一个图片文件的名称和标签（label)

  batch_size: 每一次处理的数据个数，即图片数

可选参数：

  rand_skip: 在开始的时候，路过某个数据的输入。通常对异步的SGD很有用。

  shuffle: 随机打乱顺序，默认值为false

  new_height,new_width: 如果设置，则将图片进行resize

 示例：

layer {
  name: "data"
  type: "ImageData"
  top: "data"
  top: "label"
  transform_param {
    mirror: false
    crop_size: 227
    mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto"
  }
  image_data_param {
    source: "examples/_temp/file_list.txt"
    batch_size: 50
    new_height: 256
    new_width: 256
  }
}

数据来自于Windows：

层类型：WindowData

必须设置的参数：

  source: 一个文本文件的名字

  batch_size: 每一次处理的数据个数，即图片数

示例：

layer {
  name: "data"
  type: "WindowData"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  transform_param {
    mirror: true
    crop_size: 227
    mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto"
  }
  window_data_param {
    source: "examples/finetune_pascal_detection/window_file_2007_trainval.txt"
    batch_size: 128
    fg_threshold: 0.5
    bg_threshold: 0.5
    fg_fraction: 0.25
    context_pad: 16
    crop_mode: "warp"
  }
}

数据来自于Dummy：

DummyData 主要用来开发和调试 。