画像解析の結果について

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save me
save me 2024-9-20
回答: Naoya 2024-9-23
DeepLearningToolboxを使用しています。
下記より使用コード
digitDatasetPath = fullfile('C:\Users\2111105\Desktop\gazou1-7');
imds = imageDatastore(digitDatasetPath,...
'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
figure;
perm=randperm(1010,50);
for i=1:50
subplot(5,10,i);
imshow(imds.Files{perm(i)});
end
labelCount=countEachLabel(imds);
jpg=readimage(imds,1);
size(jpg)
numTrainFiles = 7;
[imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel(imds, numTrainFiles, ...
'randomize');
layers = [
imageInputLayer([150 900 3])
convolution2dLayer(3,8, 'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(3,8, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(3,32,'padding', 'same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
fullyConnectedLayer(101)
softmaxLayer
classificationLayer];
options = trainingOptions ('sgdm','InitialLearnRate',0.01,...
'MaxEpochs',20,'Shuffle','every-epoch','ValidationData',imdsValidation, ...
'ValidationFrequency',1,'Verbose',false,'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);
YPred = classify(net,imdsValidation);
YValidation = imdsValidation.Labels;
accuracy = sum(YPred == YValidation)/numel(YValidation);
文字の筆跡を画像データとして読み込ませていた場合
このプログラムから得られる結果は筆跡を識別していることになるでしょうか?

回答(1 个)

Naoya
Naoya 2024-9-23
こちらは、 trainNetwork のリファレンスとなり、例題が幾つか提供されています。
1つめの例題 「イメージ分類についてのネットワークの学習」が雛形となりますが、こちらの例題を既に参照されていると思います。
スクリプトを確認する限りでは、Deep Learning Toolbox による学習フローを再現されているのではと思います。

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