Caffe - 通过剪裁增强图像

Question

caffe的剪裁策略是适用于随机作物培训和中心作物进行测试。

从实验中，我观察到，如果我可以在训练过程中为同一图像提供两个裁剪版本（随机和中心），则识别准确性会提高。这些实验数据（大小100x100）通过在115x115大小的图像上应用随机和中心裁剪，脱机生成（不使用caffe）。

我想知道如何在caffe中执行此任务？

注：我想使用2个数据层，每个层都有不同的裁剪（中心和随机），然后执行连接。但是，我发现咖啡在培训期间不允许中心作物。

Answer 1

简单的答案是准备另一个已裁剪的训练数据数据集，裁剪为100x100。然后将此数据集与您的原始数据和火车混合。通过这种方式，随机裁剪新图像实际上会让您裁剪中心。

更复杂的方法是使用caffe API（MATLAB和Python）手工制作批次，并将手动批次即时送入网络。 您可以通过不同的方式来检查link。