要用医学图像训练网络，通常需要将图片组成三维的立体图。但是caffe中提供的conver_imageset工具只能够转换灰度图，我要怎么才能制作多通道的LMDB数据集呢？例如，我想在有
这样的图片清单，想让第一行的四张图片组成一个三维样本，我该怎么做呢？
20悬赏都没人回答一下么？急急急！
caffe如何制作多通道的lmdb数据集？
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- 2018-05-17 15:00梦回清华园的博客 最近在研究将各种数据集转换为不同ＡI框架的自有数据，这些框架包括Caffe，ＭXNet，Tensorflow等．C++这样一个通用而又强大的语言，却让使用C++的同鞋在AI时代有一个痛点，那就是目前的ＡI框架基本都是底层用C/C++...
- 2018-11-13 10:07南七小僧的博客 Caffe的全称应该是Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，它是一个清晰、高效的深度学习框架，它是开源的，核心语言是C++，它支持命令行、Python和Matlab接口，它既可以在CPU上运行也可以在GPU上...
- 2025-10-19 16:46月下倩影时的博客 本文介绍了深度学习中常见的五种数据集格式及其特点。PASCAL VOC格式采用XML文件存储，结构清晰，适用于目标检测和分类任务；YOLO格式使用TXT文件，简洁高效，专为YOLO系列模型设计；COCO格式通过JSON文件支持多任务...
- 2018-04-13 08:49菜鸟你好的博客 Caffe代码学习及cifar-10数据集解析Caffe代码CIFAR-10是什么？Cifar-10是由Hinton的两个大弟子AlexKrizhevsky和llyaSutskever收集的一个用于普通物体识别的数据集。CIFAR是由加拿大牵头投资的一个先进的科学项目研究...
- 2018-12-04 19:19珞喻小森林的博客 3.制作LMDB数据库文件 4.准备LeNet-5网络结构定义模型.prototxt文件 5.准备模型求解配置文件_solver.prototxt 6.开始训练并生成日志文件 7.训练日志画图（可视化一些训练数据）plot_training_log.py 7.2日志...
- 2018-06-02 14:47轩辕十四的博客 (ctrl+f5)，这样在Build\x64\Release下面就会多出caffe.exe和convert_mnist_data.exe（因为下面测试mnist数据集要用到，所以先编译出来）。还有一些其他的文件需要的时候再编译（比如pycaffe, matcaffe） ( 同样的...
- 2025-04-13 17:06斯外戈的小蜗的博客 2、使用自己的数据/图片创造数据集 2.1从图像png/jpg到四维tensor ImageFolder Clasee torch.utils.data.Dataset 2.2从二维表(csv/txt)到四维tensor 2.3从mat/pt/lmdb到四维tensor 3 图片数据的基本预处理与数据增强...
- 2025-10-31 04:34perl8的博客 实验使用LeNet模型在MNIST数据集上验证准确性，并比较了英特尔至强E5-2650与至强融核7210在单节点和多节点环境下的执行性能。结果表明，至强融核在优化后展现出卓越的计算性能，尤其在多节点分布式训练中表现突出。...
- 2016-11-19 15:34weixin_30262255的博客 Windows下用Caffe跑自己的数据（遥感影像） ...关于用Caffe跑自己的数据这样的博客已经非常多，感谢前辈们为我们提供的这么好的学习资源。这里我主要结合我所在的行业，说下如何对跑通...
- 2025-06-12 17:44飞翔的袋鼠弟的博客 Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一个由伯克利人工智能研究（BAIR）/ Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) 和社区贡献者开发的深度学习框架。它专门为满足学术研究和工业...
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