Neural network caffe：如何为边界盒回归设计lmdb
我正在尝试将SUN RGB-D数据集导入lmdb格式，以便caffe可以训练边界框回归。我看到对于imagenet转换，有一个文件将文件名和类标签放在一行上。如何准备数据，以便通过四个点坐标标记对象？地面真实图像中大约有10个可识别的对象，因此一张图像应包含10*8左右的回归结果值。也许您可以按照此操作参考此站点Neural network caffe：如何为边界盒回归设计lmdb,neural-network,deep-learning,caffe,bounding-box,lmdb,Neural Network,Deep Learning,Caffe,Bounding Box,Lmdb,我正在尝试将SUN RGB-D数据集导入lmdb格式，以便caffe可以训练边界框回归。我看到对于imagenet转换，有一个文件将文件名和类标签放在一行上。如何准备数据，以便通过四个点坐标标记对象？地面真实图像中大约有10个可识别的对象，因此一张图像应包含10*8左右的回归结果值。也许您可以按照此操作参考此站点