Déployer et utiliser LeNet sur Matlab en utilisant MatCaffe

Question

J'ai un problème avec MatCaffe. J'ai formé LeNet en utilisant mon propre jeu de données (2 classification, 0 ou 1) en python et en essayant de le déployer sur Matlab maintenant. L'architecture de réseau provient de caffe/examples/mnist/lenet.prototxt. Toutes les images d'entrée que j'ai nourries dans le réseau renvoient toujours 1. (j'ai essayé d'employer des images positives et négatives de la formation).

Ci-dessous mon code:

deployNet = 'lenet_deploy.prototxt'; 
caffeModel = 'weight.caffemodel'; 
caffe.set_mode_cpu(); 
net = caffe.Net(deployNet, caffeModel, 'test'); 
net.blobs('data').reshape([28 28 1 1]); 
net.reshape(); 

patch_data = imread('cropped.jpg'); % already in greyscale 
patch_data = imresize(patch_data, [28 28],'bilinear'); 
imshow(patch_data) 

input_data = {patch_data}; 
scores = net.forward(input_data); 

highest = max(scores{1}); 
disp(i); 
disp(highest); 

le meilleur retour toujours 1, même pour image négative. J'ai essayé de le déployer sur python et ça marche très bien. Je devine le problème avec la façon dont je pré-traite l'entrée.

Answer 1

Trouvé le problème. J'ai oublié de multiplier l'image avec l'échelle d'apprentissage et de transposer la largeur et la hauteur puisque Matlab est 1-indexé et colonne-major, les 4 dimensions de blob habituelles dans Matlab sont [largeur, hauteur, canaux, num] et la largeur est la plus rapide dimension. Il suffit donc d'ajouter 2 autres lignes de codes:

deployNet = 'lenet_deploy.prototxt'; 
caffeModel = 'weight.caffemodel'; 
caffe.set_mode_cpu(); 
net = caffe.Net(deployNet, caffeModel, 'test'); 
net.blobs('data').reshape([28 28 1 1]); 
net.reshape(); 

patch = imread('cropped.jpg'); % already in greyscale 
patch = single(patch) * 0.00390625; % multiply with scale 
patch = permute(patch, [2,1,3]); %permute width and height 
input_data = {patch}; 
scores = net.forward(input_data); 

highest = scores{1};