ImagePairData层在Caffe中意味着什么？

Question

我有一个Caffe .prototxt文件，我想在Keras或TensorFlow中转换Caffe图层。 有一层类型：“ ImagePairData”，我不明白这是什么意思，它转换成Keras或TensorFlow的含义是什么？ 这是图层：

layer {
  name: "pairdata"
  type: "ImagePairData"
  top: "data"
  top: "label"
  image_pair_data_param {
    image_dir: "benchmark_val/train/images"
    label_dir: "benchmark_val/train/gt"
    batch_size: 10
    h_img: 256
    w_img: 256
    h_map: 256
    w_map: 256
    channels: 3
    mean: 0
    scale: 1
    multiclass: false
  }

  include: {phase: TRAIN}
}

哪一层与Keras或TensorFlow中的该层相似？

Answer 1

该层不是caffe的“基本”层的一部分（caffe的这些层是“装运”的，请参见此处的caffe层列表）。 这可能是您尝试从中获取此模型的任何人编写的自定义层。

如果不看代码，我无法确切地告诉您该层的功能，但是我想这是网络提供的两个输入：
1.大小为10-3-256-256的"data" （ batch_size: 10 ， channels: 3和h_img, w_img: 256 ）
2.大小为10-1-256-256的"label" （由于多重multiclass: false我在这里仅假设一个“通道”）

我想这一层是分割/像素标记任务的输入层，它提供了相同空间大小的输入（ "data" ）和参考地面真相（ "label" ）。

我认为您应该在Keras / TensorFlow中编写自己的输入层以具有类似的功能。