1 前言
Caffe对于像我这样的初学者来说是一款非常容易上手的深度学习框架。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，说下如何对跑通具有多通道多格式的遥感数据。
2 数据准备
Caffe封装的非常好，要想将我们的数据运用于Caffe上，我们唯一要做的工作就是准备好Caffe支持的数据输入格式（leveldb/lmdb）。
Caffe解决方案下有一个工程convert_imageset为我们提供了接口，主要是将图像文件转化为 Caffe支持的两种数据格式。工程实现数据格式转换主要经过以下几个步骤：
在细读这个工程文件是会发现，其数据读取函数用的是OpenCV 的imread函数，在io.cpp。关于OpenCV的imread函数，这里不做详细介绍，只说出其存在的问题：
1 对于图像文件，imread不能读取多波段数据（遥感图像），超过4个波段的；
2 读取的数据格式默认是CV_8UC（n），遥感数据明显不符合要求。
因此，要想通过Caffe自带的数据集转换接口将多波段多数据类型的遥感图像输出为Caffe支持的leveldb和lmdb格式存在明显的不合理问题。
关于遥感图像的读取，我想大家第一反应就是GDAL库。因此，我尝试在Caffe的解决方案下重写数据转换接口，利用GDAL库来读图像，并将读取的数据转换为OpenCV的Mat数据格式，从而和图1中流程的第二步接轨（GDAL数据读取转换为Mat格式可参看前面的博客）。但是后来一想，感觉这样做有点多余，为啥不通过GDAL读取的数据直接写入到Caffe::Datum中呢。
后来仔细看了Caffe::Datum类，发现其存储数据目前只支持uchar和float，如果读者愿意，我想还可以给Datum类添加其他的支持数据格式。但是，我觉得float格式已经满足我的要求了。因此，我写了一个简单的函数，实现从GDAL读取的数据到Datum的转化，其代码如下：
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