标签： caffe 深度学习
作者：贾金让
本人博客的链接：http://blog.csdn.net/jiajinrang93
本脚本的新版打包下载地址：http://download.csdn.net/download/jiajinrang93/99762494
一.脚本实现的功能
1.将训练数据集转化为lmdb格式；
2.将测试数据集转化为lmdb格式；
3.生成mean.binaryproto文件。
二.原理简述
对于使用caffe的人来说，预处理中非常重要的一步就是格式的转换，将常用的图片（.jpg、.png等）转换为caffe使用的lmdb是非常必要的一步。
caffe中提供了将图片转化为lmdb的可执行文件，即处于caffe/build/tools目录下的convert_imageset可执行文件，不过它的使用有三个输入参数，即需要转化成lmdb的图片文件，用于转化的train.txt文件（或test.txt)以及生成lmdb的位置参数。
其中train.txt(test.txt)文件是需要我们自己生成的，对于大数据来说，手动生成非常之繁琐和麻烦。下图是train.txt的示例，可以看到不仅要在文件中存放图片的名字，还要有子路径和所属类别。
所以我们也需要一个脚本来自动完成这项功能。
三.程序包简介及使用说明
完整的程序包应该是下面这个样子的。
在运行前建议看看readme.md文件，里面也有详细的操作说明。
下面介绍各个文件夹的作用：
/data ：用于存放生成的lmdb格式文件和mean文件，里面如下图：
当然脚本没有运行时里面是没有mean文件的。
/sh ：用于存放生成train.txt、test.txt、lmdb和mean的脚本文件，里面如下图：
/tools ：用于存放调用的caffe的convert_imageset和compute_image_mean两个可执行文件，需要手动从你的caffe目录下，build/toools/目录里拷贝到这里，拷贝后里面是这个样的：
/train ：用于存放你需要转换成lmdb格式的源训练图片，里面是按类分好的子文件夹，有几类就有几个文件夹，命名从0开始（例：我的训练数据有两类，男和女，那么0代表男，1代表女），如下图所示：
其中0文件夹中存放属于该类的图片（例：男），如下：
另一个1文件夹中存放属于该类的图片（例：女），如下：
/test ：用于存放你需要转换成lmdb格式的源测试图片，里面是暗雷分好的子文件夹，有几类就有几个文件夹，命名从0开始(例：同上，也是男女），不过这里需要注意，测试的图片不仅要按类放在各个子文件夹中，还要存放在/test文件夹下，test文件夹内部如下所示：
其中0文件中也存放其中属于该类的图片（例：男），如下：
另一个1文件夹中存放属于该类的图片（例：女），如下：
data_create.sh脚本文件就是我们要运行的文件。
四.运行脚本
将训练图片、测试图片和两个可执行文件都拷入对应位置后，就可以运行脚本了。
在命令行中进入create_lmdb目录，输入下列代码：
./data_create.sh
即可。
运行界面如下：
之后就会在create_lmdb目录下生成train.txt和test.txt两个文件，并且在/create_lmdb/data目录下生成mean.binaryproto，且在两个子目录中生成各自的lmdb文件。
大功告成！
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