caffe 全鏈接轉卷積（C++實現）

在alexnet 訓練最後，會有全鏈接轉卷積過程。用來替代滑動窗口。下面函數能夠實現這個功能。

emmmm...注意使用時候，根據你的層名字，修改對應代碼。我懶得寫成通用的了，實在是沒啥意義~

而後通常別人都會提供兩個網絡，一個是全鏈接，一個是卷積的。  兩個對應的層名字不一樣。我不推薦這個，那樣你要去修改他的上下層名字。多麻煩的，直接不應名字，以下面，方便點。

以上~~~

/**
*將全鏈接網絡，轉換成爲卷積網絡
*/
int ChangeFCToConv(char *pszSrcSolver, char *pszDstSolver, char *pszSrcCaffeModel, char *pszDstCaffeModel)
{
    caffe::NetParameter netparam;
    string model = pszSrcCaffeModel;
    ReadNetParamsFromBinaryFileOrDie(model, &netparam);

    caffe::LayerParameter *srcFc6 = nullptr, *srcFc7 = nullptr, *srcFc8 = nullptr;
    caffe::NetParameter srcNetParam;
    ReadNetParamsFromTextFileOrDie(pszSrcSolver, &srcNetParam);
    for (int i = 0; i < srcNetParam.layer_size(); i++)
    {
        caffe::LayerParameter *xxx = srcNetParam.mutable_layer(i);
        const string &name = xxx->name();
        if (name == "fc7-conv")
        {
            srcFc6 = srcNetParam.mutable_layer(i);
        }
    }

    int layer_size = netparam.layer_size();
    cout << "layer_size = " << layer_size << endl;
    caffe::LayerParameter* layerparam = NULL;

    caffe::Net<float> net(pszSrcSolver, caffe::TEST);
    net.CopyTrainedLayersFrom(netparam);
    auto netBlob = net.blob_by_name("fc6");
    
    for (int i = 0; i < layer_size; i++) {
        layerparam = netparam.mutable_layer(i);
        const string& layername = layerparam->name();
        const string& layertype = layerparam->type();
        //cout << "layertype: " << layertype << endl;
        if (layername == "conv2")
        {
            srcFc6 = layerparam;
        }

        if (layername == "fc6") {
            const string& layername = layerparam->name();
            cout << "layername: " << layername << endl;
            const string& topname = layerparam->top(0);
            cout << "    " << topname << endl;
            cout << "    " << layerparam->type() << endl;

            layerparam->release_inner_product_param();
            caffe::BlobProto *blob0 = layerparam->mutable_blobs(0);
            caffe::Blob<float> x_blob0;
            x_blob0.FromProto(*blob0, true);
            x_blob0.Reshape(4096, 256, 6, 6);
            x_blob0.ToProto(blob0);
            layerparam->set_type("Convolution");
            caffe::ConvolutionParameter *conv = new caffe::ConvolutionParameter();
            conv->add_kernel_size(1);   //設置你須要的參數
            conv->set_kernel_size(0, 6);
            conv->set_num_output(4096);
            layerparam->set_allocated_convolution_param(conv);

        }
        if (layername == "fc7")
        {
            const string& layername = layerparam->name();
            cout << "layername: " << layername << endl;
            const string& topname = layerparam->top(0);
            cout << "    " << topname << endl;
            cout << "    " << layerparam->type() << endl;

            layerparam->release_inner_product_param();
            caffe::BlobProto *blob0 = layerparam->mutable_blobs(0);
            caffe::Blob<float> x_blob0;
            x_blob0.FromProto(*blob0, true);
            x_blob0.Reshape(4096, 4096, 1, 1);
            x_blob0.ToProto(blob0);
            layerparam->set_type("Convolution");
            caffe::ConvolutionParameter *conv = new caffe::ConvolutionParameter();
            conv->add_kernel_size(1);
            conv->set_kernel_size(0, 1);
            conv->set_num_output(4096);
            layerparam->set_allocated_convolution_param(conv);
        }

        if (layername == "fc8")
        {
            const string& layername = layerparam->name();
            cout << "layername: " << layername << endl;
            const string& topname = layerparam->top(0);
            cout << "    " << topname << endl;
            cout << "    " << layerparam->type() << endl;

            layerparam->release_inner_product_param();
            caffe::BlobProto *blob0 = layerparam->mutable_blobs(0);
            caffe::Blob<float> x_blob0;
            x_blob0.FromProto(*blob0, true);
            x_blob0.Reshape(2, 4096, 1, 1);
            x_blob0.ToProto(blob0);
            layerparam->set_type("Convolution");
            caffe::ConvolutionParameter *conv = new caffe::ConvolutionParameter();
            conv->add_kernel_size(1);
            conv->set_kernel_size(0, 1);
            conv->set_num_output(1000);
            layerparam->set_allocated_convolution_param(conv);
        }
        if (layername == "data")
        {
            layerparam->release_data_param();
        }
    }
    //fstream outcaffemodel(pszDstCaffeModel,ios_base::out|ios_base::trunc|ios_base::binary);
    //netparam.SerializeToOstream(&outcaffemodel);
    WriteProtoToBinaryFile(netparam, pszDstCaffeModel);

    //outcaffemodel.close();
    google::protobuf::ShutdownProtobufLibrary();
    return 0;

}