当网络的输入和输出都是图像时,怎么制作训练集lmbd

因为是要做图像去雾,训练的图像有无雾的和有雾的两组,用有雾的图像当作输入,输出的结果与无雾的图像进行损失函数的计算。但是网上找到的制作训练集的教程都是做分类的,只有train.txt和val.txt,两个文件来制作数据集。 那我这种情况是相当于做两组分别是有雾和无雾train.txt,一个接输入,一个接loss函数那里吗?并且也是用​create_imagenet.sh来生成lmbd文件吗?
如果是其他方向,比如图像分割,输入输出都是图片的,也可以教下我该怎么做。
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你可以参照图像分割的project来做,一般是用两个lmdb,在prototxt里边定义两个data layer.
 
如下
layer{
  top: "image"
  source:  image_lmdb
}
 
layer{
  top: "ground truth lmdb"
  source:  lable_lmdb
}
 
 
 

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