ディープラーニング 転移学習について 画像のサイズを変更して、splitEachLabelを使う方法
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ディープラーニングでAlexnet を使用する際の質問です。転移学習でラベルの変更として学習させる画像を入れる際に、画像サイズを[227 227]に変更するのですが、その際にaugmentedImageDatastoreで画像のサイズを変更し、ランダムに分けてsplitEachLabelで分けたいのですが、エラーがでてしまいます。matlabのサイトで確認しても、augmentedImageDatastoreとsplitEachLabelを同時に使用している例はないので、どのように解決するかがわかりません。エラーが出た文を以下に張っております。どなたかわかる方いたらお願いします。
a = imageDatastore('myImages', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
allimages = augmentedImageDatastore([227 227],a)
[trainingImages, testImages] = splitEachLabel(allImages, 0.7, 'randomize');
采纳的回答
Shunichi Kusano
2020-5-29
编辑：Shunichi Kusano
2020-5-30
0 个投票
こんにちは。
大元のimageDatastoreをsplitEachLabelで分けた後、training用のimagedatastoreにのみaugmentationをします（augmentedImageDatastoreにする）。augmentationをする理由は、training時に手持ちの画像のバリエーションを疑似的に増やすことで、学習するモデルをロバストにするためなので、test用のものにaugmentationは不要となります。
このへんややこしいですよね。
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