augmentedImageDatastore中心作物不返回带标签的数据存储

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OJ27 2020年5月14日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/525484-augmentedimagedatastore-center-crop-does-not-return-datastore-with-labels

编辑: Prasobhkumar P。 2020年12月5日

我有一个图像数据存储，其中包括图像和标签。在传输到网络之前，我想裁剪中心的图像。然而，我注意到imdstraain_crop不像imdsTrain那样有标签信息。

                         imdsTrain = augmentedImageDatastore([28,28]，imdsTrain，“OutputSizeMode”，“centercrop”）;
                        

注意下面的ImageDatastore对象有标签，而augmentedImageDatastore没有。有什么办法可以解决这个问题吗?

我知道那是augmentedImageDatastore。文件将有每个图像的文件路径的信息，我可以读取，然后相应地标记，但这似乎是麻烦的时候，可以有一个更简单的解决方案。

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Sai Bhargav Avula 2020年5月26日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/525484-augmentedimagedatastore-center-crop-does-not-return-datastore-with-labels#answer_439148

编辑:Sai Bhargav Avula 2020年5月26日

你好,

解决这个问题的一种方法是使用 pixelLabelDatastore 用于装载标签

pixelLabelImageDatastore 为培训创建数据存储。

                             imdsTrain = imageDataStore(imageDir);
                            
                             pxdsTrain = pixelLabelDatastore(labelDir,ClassNames,labelIds);
                            
                             trainingData = pixelLabelImageDatastore(imds,pxds，“OutputSizeMode”，“centercrop”，“OutputSize”, 28日,28日);

或变换在数据存储上执行函数。

希望这能有所帮助!

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Sai Bhargav Avula 2020年5月26日

编辑:Sai Bhargav Avula 2020年5月26日

augumentedImageDatastore通常用于随机扰动(auguting)每个历的训练数据，以便每个历使用稍微不同的数据集。这主要是调整图像的大小，使它们与深度学习网络的输入大小兼容。因此它不保存标签信息。但你可以使用增强数据存储训练网络和标签信息是固有的。

参考以下链接; //www.tianjin-qmedu.com/help/deeplearning/ref/imagedataaugmenter.html

对于显式训练，如前所述，有许多方法，如分别执行数据存储上的转换等，这里我提到了使用pixelLabelImageDatastore。为了更好地理解，我附上了示例代码。

                                  dataSetDir = fullfile(toolboxdir)“愿景”)，“visiondata”，“triangleImages”）;
                                 
                                  imageDir = fullfile(dataSetDir，“trainingImages”）;
                                 
                                  labelDir = fullfile(dataSetDir，“trainingLabels”）;
                                 
                                  classNames = [“三角形”，“背景”];
                                 
                                  labelIDs = [255 0];
                                 
                                  imds = imageDatastore(imageDir);
                                 
                                  auimds = augmentedImageDatastore([28,28]，imds);
                                 
                                  pxds = pixelLabelDatastore(labelDir, classNames, labelIDs);
                                 
                                  trainingData = pixelLabelImageDatastore(imds,pxds，“OutputSizeMode”，“centercrop”，“OutputSize”, 28日,28日);

当你读取数据时

                                  阅读(trainingData)
                                 
                                  ans =
                                 
                                  1×2表
                                 
                                  inputImagepixelLabelImage
                                 
                                  ________________________________
                                 
                                  {28×28 uint8} {28×28日直言}

你可以用它来显式地评估准确性。我希望这能解释你在寻找什么

M J 2020年10月15日

编辑:M J 2020年10月15日

你好!

我有一个函数，它从原始训练数据集中创建n个图像的随机子集(根据一组规则)。基本上，每个随机子集与miniBatch具有相同的大小，因此我将在每次迭代中在网络中传递一个随机子集(批处理)。

我可以通过转换数据存储并使用这种类型的命令来实现这一点吗?

                                  fds = fileDatastore(TrainingImages.)文件,“ReadFcn”@myRandomSubsetFunction)
                                 

我不确定如何在这个新的数据存储中检索标签，以及如何将其传递给“trainNetwork”函数。如果可能，我将非常感谢您的帮助。先谢谢你了。

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Prasobhkumar P。 2020年12月5日

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编辑:Prasobhkumar P。 2020年12月5日

标签的augmentedImageDatastore是在输出(见信息)。

(数据、信息)=阅读(augimdsTrain)

我从下面的帖子中得到了这个信息

帮助中心- MATLAB & Simulink万博1manbetx (mathworks.com)

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