我正在尝试使用 Caffe 框架在我自己的数据集上训练 CNN，出于速度效率的原因，强烈建议将数据集转换为 lmdb 或 leveldb 格式。为此，所有图像必须放入单个文件夹中，并且必须相应地准备'list.txt'。我自己的数据集非常庞大，并且位于如此多的文件夹和子文件夹中，因此将它们全部复制到一个文件夹中非常费力。因此，我想知道是否存在任何替代方法来生成 lmdb 文件，而无需将所有图像复制到单个文件夹中。
最佳答案
您的问题有(至少)两种解决方案。
不要将文件复制到单个文件夹，只需创建 symbolic links .
所有图像不必位于同一文件夹中。您可以在
'list.txt'文件中包含完整路径。例如:
/path/to/image.jpg 0
/another/path/class01.jpg 1
/yet/another/path/class0.jpg 0
等等...
关于neural-network - 如何在caffe中使用convert_imageset来处理未放在一个文件夹中的图像？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32278568/