Neural network Caffe中的标签作为图像

我对咖啡馆不熟悉。我正在尝试实现一个用于语义分割的完全卷积神经网络（）。我有图像数据和标签数据，它们都是图像。这是用于像素级预测

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我尝试使用ImageData作为数据类型，但它要求使用整数标签，这不适用于此场景。请告知我如何给Caffe一个2D标签。我应该更喜欢LMDB而不是ImageData吗？如果是，我如何进行？对于这种情况，我找不到任何好的教程/文档

由于您需要实现像素级的预测，因此不能使用单个标签作为基本事实。相反，您应该使用标签的基本真相矩阵

Caffe的一位同事编写了一段代码片段，用于创建带有图像数据的LMDB，请参见：

import caffe
import lmdb
from PIL import Image

in_db = lmdb.open('image-lmdb', map_size=int(1e12))
with in_db.begin(write=True) as in_txn:
    for in_idx, in_ in enumerate(inputs):
        # load image:
        # - as np.uint8 {0, ..., 255}
        # - in BGR (switch from RGB)
        # - in Channel x Height x Width order (switch from H x W x C)
        im = np.array(Image.open(in_)) # or load whatever ndarray you need
        im = im[:,:,::-1]
        im = im.transpose((2,0,1))
        im_dat = caffe.io.array_to_datum(im)
        in_txn.put('{:0>10d}'.format(in_idx), im_dat.SerializeToString())
in_db.close()