Caffe matlab之基于Alex network的特征提取（转载）

R-CNN是第一篇成功得将CNN用于object detection并取得优异效果的文章，是学习CNN for object detection的必读文章。R-CNN中提到Alex network可以用作一个“黑匣子”来提取特征，CV中的很多问题都需要寻找特征，如果直接试试利用Alex network去做特征提取，往往也是大有裨益的。最近研读了一下R-CNN的源码，然后将其中基于Alex network提取特征的程序抽取了出来，现在任意输入一副227*227的RGB图片，都可以直接利用基于Alex network来提取特征，现在将提取程序记录如下：

    
    
% %读取网络配置文件
opts.net_def_file = ‘./model-defs/rcnn_batch_256_output_pool5.prototxt’;
% %读取存储网络权值的文件
opts.net_file = ‘./data/caffe_nets/finetune_voc_2012_train_iter_70k’;

%载入网络,设置为cpu模式
rcnn_model = rcnn_create_model(opts.net_def_file, opts.net_file);
rcnn_model = rcnn_load_model(rcnn_model,0); %第二个参数为0意味着CPU模式，1则是GPU模式
%读取图片
img_path = ‘./examples/images/000084.jpg’;
tmp_image = imread(img_path); %im是227*227的RGB图片
tmp_image=single(tmp_image(:,:,[3 2 1]));%转换成BGR形式
tmp_image = tmp_image-image_mean;%减去图像均值，这里的image_mean是R-CNN中提供的均值文件
[features] = rcnn_box_features(im,rcnn_model);
    
    

    
    
function [feature] = rcnn_box_features(im,rcnn_model)
%把cnn模型当做一个提取特征的黑匣子
%im:源图像
%rcnn_model:rcnn模型结构体

% make sure that caffe has been initialized for this model
if rcnn_model.cnn.init_key ~= caffe('get_init_key')
error('You probably need to call rcnn_load_model');
end

%准备操作
crop_size=227;
ims = zeros(crop_size, crop_size, 3, 1, 'single');
window = zeros(crop_size, crop_size, 3, 'single');
window=im;
ims(:,:,:,1) =permute(window, [2 1 3]);
batch{1}=ims;

%利用caffe提取特征
feat = caffe('forward', batch(1));
feat=feat{1};
end
    
    

之前的博客《Windows下R-CNN 配置与demo运行》讲过如何配置R-CNN的运行环境，在配置好R-CNN的运行环境之后，按照上述的源码即可直接利用Alex 网络来提取特征。
rcnn_batch_256_output_pool5.prototxt中描述的网络的结构，当前提取的是pool5层的特征，而pool5层是由256个6*6的feature map构成，因此输出的feat的size为为[6,6,256]。将其转成6*6*256=9612的特征向量，后续就可以根据需求送入SVM训练等等。
注：当我们只对一副227*227的图片提取特征的时候，需要修改rcnn_batch_256_output_pool5.prototxt，将batchsize改为1（默认是256）,否则matlab会崩溃。

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R-CNN是第一篇成功得将CNN用于object detection并取得优异效果的文章，是学习CNN for object detection的必读文章。R-CNN中提到Alex network可以用作一个“黑匣子”来提取特征，CV中的很多问题都需要寻找特征，如果直接试试利用Alex network去做特征提取，往往也是大有裨益的。最近研读了一下R-CNN的源码，然后将其中基于Alex network提取特征的程序抽取了出来，现在任意输入一副227*227的RGB图片，都可以直接利用基于Alex network来提取特征，现在将提取程序记录如下：

  
  
% %读取网络配置文件
opts.net_def_file = ‘./model-defs/rcnn_batch_256_output_pool5.prototxt’;
% %读取存储网络权值的文件
opts.net_file = ‘./data/caffe_nets/finetune_voc_2012_train_iter_70k’;

%载入网络,设置为cpu模式
rcnn_model = rcnn_create_model(opts.net_def_file, opts.net_file);
rcnn_model = rcnn_load_model(rcnn_model,0); %第二个参数为0意味着CPU模式，1则是GPU模式
%读取图片
img_path = ‘./examples/images/000084.jpg’;
tmp_image = imread(img_path); %im是227*227的RGB图片
tmp_image=single(tmp_image(:,:,[3 2 1]));%转换成BGR形式
tmp_image = tmp_image-image_mean;%减去图像均值，这里的image_mean是R-CNN中提供的均值文件
[features] = rcnn_box_features(im,rcnn_model);
  
  

  
  
function [feature] = rcnn_box_features(im,rcnn_model)
%把cnn模型当做一个提取特征的黑匣子
%im:源图像
%rcnn_model:rcnn模型结构体

% make sure that caffe has been initialized for this model
if rcnn_model.cnn.init_key ~= caffe('get_init_key')
error('You probably need to call rcnn_load_model');
end

%准备操作
crop_size=227;
ims = zeros(crop_size, crop_size, 3, 1, 'single');
window = zeros(crop_size, crop_size, 3, 'single');
window=im;
ims(:,:,:,1) =permute(window, [2 1 3]);
batch{1}=ims;

%利用caffe提取特征
feat = caffe('forward', batch(1));
feat=feat{1};
end
  
  

之前的博客《Windows下R-CNN 配置与demo运行》讲过如何配置R-CNN的运行环境，在配置好R-CNN的运行环境之后，按照上述的源码即可直接利用Alex 网络来提取特征。
rcnn_batch_256_output_pool5.prototxt中描述的网络的结构，当前提取的是pool5层的特征，而pool5层是由256个6*6的feature map构成，因此输出的feat的size为为[6,6,256]。将其转成6*6*256=9612的特征向量，后续就可以根据需求送入SVM训练等等。
注：当我们只对一副227*227的图片提取特征的时候，需要修改rcnn_batch_256_output_pool5.prototxt，将batchsize改为1（默认是256）,否则matlab会崩溃。

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