Caffe学习笔记02-Extracting Features
在本教程中，我们将使用包含C++使用程序的预训练模型提取特征。
按照说明安装Caffe并从caffe根目录运行python scripts/download_model_binary.py models/bvlc_reference_caffenet。 如果您需要有关以下工具的详细信息，请参阅其源代码，其中通常提供其他文档。
1.选择数据运行
我们将创建一个临时文件件存储一些文件。
mkdir examples/_temp
生成要处理的文件的列表。我们将使用caffe/examples/images下的图像。
find `pwd`/examples/images -type f -exec echo {} \; > examples/_temp/temp.txt
我们使用的ImageDataLayer在每个文件名后面都要有标签，所以让我们在每行的末尾添加一个0。
sed "s/$/ 0/" examples/_temp/temp.txt > examples/_temp/file_list.txt
2.定义特征提取网络结构
实际上，从数据集中减去平均值图像显着提高了分类精度。 下载ILSVRC数据集的平均值。
./data/ilsvrc12/get_ilsvrc_aux.sh
我们在网络定义prototxt中将使用到data/ilsvrc212/imagenet_mean.binaryproto这个均值文件。
让我们复制和修改网络定义。我们将使用ImageDataLayer，它将为我们加载和调整图像大小。
cp examples/feature_extraction/imagenet_val.prototxt examples/_temp
至此，我们的_temp文件夹下将有以上三个文件。
3.特征提取
执行以下代码：
./build/tools/extract_features.bin models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel examples/_temp/imagenet_val.prototxt fc7 examples/_temp/features 10 leveldb
运行结果如下图所示：
我们提取的是fc7层的特征，这里fc7层表示我们参考模型的最高级别的特征。我们同样可以使用其他层，比如conv5 或pool3。
上面的最后一个参数是数据mini-batch的数量。
这些特征被存储到LevelDB examples/_temp/features中，准备通过一些代码访问。
如果遇到“Check failed: status.ok() Failed to open leveldb examples/_temp/features”这个错误，这是因为上次运行命令时创建了目录examples/_temp /features。删除它并再次运行即可。
rm -rf examples/_temp/features/
现在如果你想使用Python wrapper提取特征，请查看filter visualization notebook
4.清理
清理临时文件夹
rm -r examples/_temp
5.补充说明
以下是imagenet_val.prototxt文件的一部分内容，我们可以看到均值文件的路径定义和数据来源路径的定义。
name: "CaffeNet"
layer {
name: "data"
type: "ImageData"
top: "data"
top: "label"
transform_param {
mirror: false
crop_size: 227
mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto"
}
image_data_param {
source: "examples/_temp/file_list.txt"
batch_size: 50
new_height: 256
new_width: 256
}
}