自定义Caffe Windows CPP中的卷积层

Customizing the convolution layer in caffe windows cpp

本文关键字：卷积 CPP Caffe Windows 自定义      更新时间：2023-10-16

我有此Net 'RGB2GRAY.prototxt'：

name: "RGB2GRAY"
layer {
  name: "data"
  type: "Input"
  top: "data"
  input_param { shape: { dim: 1 dim: 3 dim: 512 dim: 512 } }
}
layer {
    name: "conv1"
    bottom: "data"
    top: "conv1"
    type: "Convolution"
    convolution_param {
        num_output: 1
        kernel_size: 1
        pad: 0
        stride: 1
        bias_term: false
        weight_filler {
        type: "constant"
        value: 1
        }
    }
}

我正在尝试使用此公式将RGB转换为灰色的网络

x = 0.299r + 0.587g + 0.114b.

基本上，我可以用内核大小为1进行卷积，定制权重为（0.299、0.587、0.114）。但是我没有得到如何修改卷积层。我设置了权重和偏差，但无法修改过滤器值。我已经尝试了以下方法，但无法更新卷积过滤器。

shared_ptr<Net<float> > net_;
net_.reset(new Net<float>("path of model file", TEST));
const shared_ptr<Blob<float> >& conv_blob = net_->blob_by_name("conv1");
float* conv_weight = conv_blob->mutable_cpu_data();
conv_weight[0] =  0.299;
conv_weight[1] =  0.587;
conv_weight[2] =  0.114;
net_->Forward();
//for dumping the output
const shared_ptr<Blob<float> >& probs = net_->blob_by_name("conv1");
const float* probs_out = probs->cpu_data();
cv::Mat matout(height, width, CV_32F);
for (size_t i = 0; i < height; i++)
{
    for (size_t j = 0; j < width; j++)
    {
        matout.at<float>(i, j) = probs_out[i* width + j];
    }
}
matout.convertTo(matout, CV_8UC1);
cv::imwrite("gray.bmp", matout);

在Python中，我发现自定义卷积过滤器更容易，但是我需要C 中的解决方案。

仅在您的C 代码中进行小更改：

// access the convolution layer by its name
const shared_ptr<Layer<float> >& conv_layer = net_->layer_by_name("conv1");
// access the layer's blob that stores weights
shared_ptr<Blob<float> >& weight = conv_layer->blobs()[0];
float* conv_weight = weight->mutable_cpu_data();
conv_weight[0] =  0.299;
conv_weight[1] =  0.587;
conv_weight[2] =  0.114;

实际上，" conv1"是指代码中的卷积层的输出blob，而不是包含权重的blob，而Net<Dtype>::blob_by_name(const string& blob_name)的功能是返回网络中层之间存储中间结果的blob。

。
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