Как создать обучающие данные CaffeDB для сиамских сетей из каталога изображений

Почему бы вам просто не сделать два набора данных, используя старый добрый convert_imagest?

layer {
  name: "data_a"
  top: "data_a"
  top: "label_a"
  type: "Data"
  data_param { source: "/path/to/first/data_lmdb" }
  ...
}
layer {
  name: "data_b"
  top: "data_b"
  top: "label_b"
  type: "Data"
  data_param { source: "/path/to/second/data_lmdb" }
  ...
}

Что касается потери, поскольку каждый пример имеет метку класса, вам нужно преобразовать label_a и label_b в same_not_same_label. Я предлагаю вам сделать это «на лету», используя слой Python. В prototxt добавьте вызов слоя python:

layer {
  name: "a_b_to_same_not_same_label"
  type: "Python"
  bottom: "label_a"
  bottom: "label_b"
  top: "same_not_same_label"
  python_param { 
    # the module name -- usually the filename -- that needs to be in $PYTHONPATH
    module: "siamese"
    # the layer name -- the class name in the module
    layer: "SiameseLabels"
  }
  propagate_down: false
}

Создайте siamese.py (убедитесь, что он есть в вашем $PYTHONPATH). В siamese.py у вас должен быть класс слоя:

import sys, os
sys.path.insert(0,os.environ['CAFFE_ROOT'] + '/python')
import caffe
class SiameseLabels(caffe.Layer):
  def setup(self, bottom, top):
    if len(bottom) != 2:
       raise Exception('must have exactly two inputs')
    if len(top) != 1:
       raise Exception('must have exactly one output')
  def reshape(self,bottom,top):
    top[0].reshape( *bottom[0].shape )
  def forward(self,bottom,top):
    top[0].data[...] = (bottom[0].data == bottom[1].data).astype('f4')
  def backward(self,top,propagate_down,bottom):
      # no back prop
      pass

Убедитесь, что вы перетасовываете примеры в двух наборах по-разному, чтобы получить нетривиальные пары. Более того, если вы построите первый и второй наборы данных с разным количеством примеров, то вы увидите разные пары в каждую эпоху ;)

Убедитесь, что вы построили сеть, чтобы разделить веса дублированных слоев, см. это руководство для получения дополнительной информации.