caffe 灰度图

本人刚接触caffe,利用caffe进行论文实现,目的是使用训练好的网络提取灰度图像的特征。
但遇到如下问题,希望能获得解决方法。
问题描述如下:
    1.先将图像数据转成144x144的灰度图,利用caffe进行数据转换。
    2.配置网络后进行训练,训练过程没有出现问题。
    3.对训练后的数据进行测试,使用Python构建网络,如下:
      net=caffe.Net(model_file,weight_file,caffe.TEST)
      transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape})            transformer.set_transpose('data', (2,0,1))
      transformer.set_mean('data', np.load(npyMean).mean(1).mean(1))
      transformer.set_raw_scale('data', 255)
      transformer.set_channel_swap('data', (2,1,0))
    4.运行程序,出现如下错误:
      Traceback (most recent call last):
         File "F:\TJProgram\PythonPro\LCNNTest\LCNN.py", line 42, in <module>
            transformer.set_channel_swap('data', (2,1,0))  # the reference model has channels in BGR order instead of RGB
         File "D:/CaffeProject/CaffeTest/python\caffe\io.py", line 216, in set_channel_swap
           raise Exception('Channel swap needs to have the same number of '
      Exception: Channel swap needs to have the same number of dimensions as the input channels.
     eed backward computation.
      5.该如何处理出现的问题。
      
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forrestr

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灰度图channels =1
去掉transformer.set_channel_swap('data', (2,1,0))

涛声依旧 - 90后苦逼男

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您好!我也在用lenet训练了个网络,然后再调用,不知您能否把调用代码发给我看看呢,谢谢!(QQ475778906)

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