lmdb

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LMDB에서 동일한 트랜잭션의 이전 항목을 덮어 쓰면 데이터가 커밋 될 때까지 이전 항목의 공간이 해제 된 것처럼 보입니다. 내 응용 프로그램에서 특정 항목을 여러 번 덮어 썼기 때문에 LMDB의 공간이 부족한 경우가 발생하여이 문제를 해결하기 위해 데이터베이스 크기를 늘 렸습니다. 이러한 상황이 발생하지 않도록 LMDB에서 사용하지 않는 공간을 확보 할

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AttributeError : 'module'객체에 'Environment'속성이 없습니다.

jpeg 파일을 'lmdb'형식으로 변환하려고합니다. 그러나 나는이 오류가 발생했습니다 : >>> import lmdb Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "lmdb.py", line 25, in <module> write_ima

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caffe에서 객체 탐지를위한 데이터 세트를 어떻게 만들 수 있습니까?

이미지를위한 데이터베이스 (LMDB/LEVELDB) 만들기는 caffe에서는 쉽지 않습니다. 그러나 우리는 어떻게 물체 탐지를위한 그러한 데이터 세트를 생성합니까? 이 순서가 올바른 방법입니까? 각 이미지 폴더 모든 이미지 넣어 는 바운딩 박스에 별도의 화상의 각 객체 좌표 넣어 해당 이미지 * 동일한 이름으로 텍스트 파일을 생성 행 어떻게 이러한 구조를

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caffe를 사용하여 자신의 데이터 세트에서 coorectlly lmdb 파일을 생성하는 방법은 무엇입니까?

저는 Caffe를 사용하여 CNN을 훈련시키기 위해 lmdbs를 생성하려고합니다. Stanford Dogs 데이터 세트로 데이터 세트를 다운로드 한 후 훈련 데이터 세트 및 테스트 데이터 세트를 준비했습니다. train.txt 및 val.txt 파일에 구성을 저장했습니다. I0331 18:13:39.625823 8810 convert_imageset.cpp

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CAFFE 순 내가 <a href="https://i.stack.imgur.com/ApqqN.png" rel="nofollow noreferrer">Circles</a> ("1"라벨)와 흑백 이미지에 AlexNet 훈련에 의해 CAFFE을 배우려고 노력하고

을 (손실 훈련 동안 변경되지 않음) 훈련을하지 않습니다 "0 "). 나는 1800 개의 훈련 이미지 (900 개의 원과 900 개의 직사각형)를 사용하고 있습니다. 예를 들어 : 는 내 train_val.prototxt은 다음과 같습니다 name: "AlexNet" layer { name: "data" type: "Data"

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lmdb에서 데이터를 압축하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까

내 lmdb를 거대하게 만드는 대형 데이터 세트가 있습니다. 16.000 샘플의 경우 데이터베이스는 이미 20GB입니다. 그러나 전체적으로 나는 엄청난 양의 데이터로 끝날 800,000 개의 이미지를 가지고 있습니다. lmdb를 압축 할 수있는 방법이 있습니까? 아니면 HDF5 파일을 사용하는 것이 더 낫습니까? 누군가가이 문제에 대한 최선의 해결책을 알고

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CAFFE

나는이 같은 다양한 이미지를 저장하는 CAFFE 그물에 대한 lmdb 데이터베이스를 구축하고있어 사용하기위한 lmdb에서 여러 필드 저장 : 내가 키로서 두 개의 문자열을 저장하고있어 txn.put('{:0>10d}'.format(dbCtr),currImageDatum.SerializeToString()) , 값 쌍. 그러나 일부 메타 데이터도 저장하고

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NoSQL (Redis) 디자인 조언

저는 아직 NoSQL 데이터베이스를 처음 사용하고 있으며 RDBMS (Oracle, MySQL)를 오랫동안 사용해 왔습니다. 이제는 데이터베이스 중 하나를 In-Memory NoSQL DB로 마이그레이션하는 것을 고려하고 있으며 최선의 설계 방식을 고수하고 있습니다. 우리는 Redis를 고려하고 있지만, 다른 Key-Value 매장 (RocksBD 또는 L

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LMDB를 생성하는 동안 RAM 사용량 제한

6 개의 연결 이미지가있는 LMDB를 레이블로 만들려고합니다. 내 파이썬 스크립트는 다음과 같습니다이 map_size이 얼마나 큰해야한다 : in_db = lmdb.open('image-lmdb', map_size=int(1e12), writemap=True) with in_db.begin(write=True) as in_txn: for in_i

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Caffe 레이어에 튜플을 입력하는 방법은 무엇입니까?

저는 완전히 새로운 카페입니다. 나는 tensorflow 모델을 카페로 변환하려고합니다. 튜플의 모양이 복잡하기 때문에 단어 벡터가 저장됩니다. 이것은 또한 데이터 세트의 샘플 각 행이 문장을 나타내는 data-- data[0]: a list, [684, 84], stores the sentence vector; data[1]: a list, [684,