mxnet里im2rec的坑

用了一下mxnet,感觉速度上确实比Tensorflow快不少。之前试过部署到Moible端[LINK],也挺方便的。
mxnet训练的时候可以通过ImageDataIter从预处理过的rec文件里读图。rec基本上就是一个打包了label和image的大文件。用rec文件配合DataIter做训练,GPU利用率很高。

遇到两个问题,废了些时间。

1.用im2rec.py生成rec的时候,输入文件格式是,图片序号+Label+图片路径。之间必须用\t分隔,不然会有奇怪的报错。
2.im2rec.py生成图片的时候是用OpenCV读的图,然后从BGR转RGB。图读出来是HxWxC,需要转成CxHxW。不然结果自然会差很多。

iOS上mxnet的一个演示App

mxnet是最近火的不行的一个深度学习的框架,支持好多好多语言,有好多好多大牛在写。

之前也有想过把同样很牛很牛的caffe跑到iOS上看看速度怎么样,但是caffe有一大堆文件,感觉做起来很麻烦。

最近看到mxnet居然有一个单文件的版本
就做了一个简单的图像识别的演示App。跑在6上速度还可以,大概4秒一张图。

代码在这里:

WhatsThis-iOS on Github