CNNを用いた回帰用のデータセットの構築について
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こんにちは。小熊塁と申します。
回帰用のデータセットを作りたいのですが、大量のイメージを4-D doubleなデータにする際に
D=zeros(480,750,1,1000);
for i=1:1000
I=imread('102001456.png');
D(:,:,:,i)=I;
end
という風なコードを使用するつもりなのですが、3行目のimreadに対する入力を、任意のフォルダにある画像を順に読み込むようにしたいのですが、やり方が分かりません。
采纳的回答
Atsushi Ueno
2021-11-5
folder_name = pwd; % これは現在のフォルダにある画像を探す例
imds = imageDatastore(folder_name);
D=zeros(480,750,1,1000);
for i=1:numel(imds.Files)
I=imread(imds.Files{i});
D(:,:,:,i)=I;
end
気になる点など：
- PCのメモリに入りきらない位大量のイメージデータを扱う為にはイメージデータストアを使うべきです
- (上記プログラムでもイメージデータストアを使いましたが、画像ファイル名の参照にしか使っていません)
- 4-D doubleなデータにするには、全てのイメージが同一サイズでなければなりません
- (サイズに応じて埋め合せる処理か、サイズ違いの3-D doubleなデータをセル配列に格納する処理が必要です)
3 个评论
塁 小熊
2021-11-8
Atsushi Ueno
2021-11-8
编辑：Atsushi Ueno
2021-11-8
学習データ：検証データ＝７：３に分割は出来るのでしょうか？⇒出来ます
現在の環境で4-D doubleデータをどのように扱うかで、ご自分の自由に分割する事が出来ます。
下記ドキュメントにおいて、ラベル付き動画データベース(CamVid Dataset)を取り込み、partitionCamVidData()と名付けられた関数でデータをシャッフルしながら各用途(学習用:60%、検証用:20%、テスト用:20%)に振り分けています。参考になるのではないでしょうか？
- 深層学習を使用したセマンティック セグメンテーション (うまくリンクが貼れませんが、partitionCamVidData()の本体と呼び出しがあるので検索すれば場所が判ります)
塁 小熊
2021-11-9
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