triplet loss caffe

caffe实现triplet loss，博客说明：http://blog.csdn.net/gu_gu_/article/details/56282299

#ifdef USE_OPENCV
#include 
#endif  // USE_OPENCV

#include 
#include 

#include “caffe/data_transformer.hpp“
#include “caffe/util/io.hpp“
#include “caffe/util/math_functions.hpp“
#include “caffe/util/rng.hpp“

namespace caffe {

template
DataTransformer::DataTransformer（const TransformationParameter& param
    Phase phase）
    : param_（param） phase_（phase） {
  // check if we want to use mean_file
  if （param_.has_mean_file（）） {
    CHECK_EQ（param_.mean_value_size（） 0） <<
      “Cannot specify mean_file and mean_value at the same time“;
    const string& mean_file = param.mean_file（）;
    if （Caffe::root_solver（）） {
      LOG（INFO） << “Loading mean file from: “ << mean_file;
    }
    BlobProto blob_proto;
    ReadProtoFromBinaryFileOrDie（mean_file.c_str（） &blob_proto）;
    data_mean_.FromProto（blob_proto）;
  }
  // check if we want to use mean_value
  if （param_.mean_value_size（） > 0） {
    CHECK（param_.has_mean_file（） == false） <<
      “Cannot specify mean_file and mean_value at the same time“;
    for （int c = 0; c < param_.mean_value_size（）; ++c） {
      mean_values_.push_back（param_.mean_value（c））;
    }
  }
}

template
void DataTransformer::Transform（const Datum& datum
                                       Dtype* transformed_data） {
  const string& data = datum.data（）;
  const int datum_channels = datum.channels（）;
  const int datum_height = datum.height（）;
  const int datum_width = datum.width（）;

  const int crop_size = param_.crop_size（）;
  const Dtype scale = param_.scale（）;
  const bool do_mirror = param_.mirror（） && Rand（2）;
  const bool has_mean_file = param_.has_mean_file（）;
  const bool has_uint8 = data.size（） > 0;
  const bool has_mean_values = mean_values_.size（） > 0;

  CHECK_GT（datum_channels 0）;
  CHECK_GE（datum_height crop_size）;
  CHECK_GE（datum_width crop_size）;

  Dtype* mean = NULL;
  if （has_mean_file） {
    CHECK_EQ（datum_channels data_mean_.channels（））;
    CHECK_EQ（datum_height data_mean_.height（））;
    CHECK_EQ（datum_width data_mean_.width（））;
    mean = data_mean_.mutable_cpu_data（）;
  }
  if （has_mean_values） {
    CHECK（mean_values_.size（） == 1 || mean_values_.size（） == datum_channels） <<
     “Specify either 1 mean_value or as many as channels: “ << datum_channels;
    if （datum_channels > 1 && mean_values_.size（） == 1） {
      // Replicate the mean_value for simplicity
      for （int c = 1; c < datum_channels; ++c） {
        mean_values_.push_back（mean_values_[0]）;
      }
    }
  }

  int height = datum_height;
  int width = datum_width;

  int h_off = 0;
  int w_off = 0;
  if （crop_size） {
    height = crop_size;
    width = crop_size;
    // We only do random crop when we do training.
    if （phase_ == TRAIN） {
      h_off = Rand（datum_height - crop_size + 1）;
      w_off = Rand（datum_width - crop_size + 1）;
    } else {
      h_off = （datum_height - crop_size） / 2;
      w_off = （datum_width - crop_size） / 2;
  

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件       57946  2017-02-17 19:43  triplet_loss\caffe.proto
     文件       19121  2017-02-17 20:18  triplet_loss\data_transformer.cpp
     文件        5055  2017-02-19 21:07  triplet_loss\my_triplet_loss_layer.cpp
     文件        1345  2017-01-12 15:59  triplet_loss\my_triplet_loss_layer.hpp
     文件        1895  2017-01-12 15:23  triplet_loss\my_triplet_select_layer.cpp
     文件        1033  2016-11-09 17:01  triplet_loss\my_triplet_select_layer.hpp
     文件        2604  2017-02-21 13:27  triplet_loss\train_bodynet.prototxt
     目录           0  2017-02-21 14:28  triplet_loss\