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グレースケール画像をResNet50で分類すると,画像データの与え方でスコアが異なるのはなぜでしょうか吗?

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正樹 長谷川
正樹 長谷川 2021年7月16日
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回答: 健2021年7月20日
グレースケール画像(testimagesフォルダに格納)を,ResNet50による分類のために以下の二つの方法で与えたとき,スコアが異なりました。
1)拡張データストアでRGB化した場合の
imdsTest = imageDatastore(“testimages”)
audsTest = augmentedImageDatastore (224 [224], imdsTest,“ColorPreprocessing”、“gray2rgb”);
[PredTest, scoresTest] =(网络,audsTest)进行分类;
この結果で1番目の画像に対する予測結果の各クラスのスコア(scoresTest)の値と,
2)プログラムで画像をグレースケールからRGB化した時の
imdsTest = imageDatastore(“testimages”);
fileNumber = 1;
img = readimage (imdsTest fileNumber);
[xrow, xcol] =大小(img);
img2rgb = 0 (xrow xcol 3);
因为我= 1:3
img2rgb (:,:, i) = img2;
结束
img2rgb = imresize (img2rgb (224 224));
[PredTest, scoresTest] =(网络,img2rgb)进行分类;
この結果での各クラスのスコア(scoresTest)の値
とが,同じでないのですが何故でしょうか吗?画像によってはPredTestの結果が異なってしまうケースもあります。
ご存じの方がいらしたら,ご教示お願いします。
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正樹 長谷川
正樹 長谷川 2021年7月19日
教えてくださった方法で,画像データの中身を確認したところ,
1)では整数値の画像データでしたが,2)ではimresizeのところで画像データが実数値になっておりました。
分类の得分値が,似た様な数字でも微妙に違う結果になってしまった原因がやっと判りました。
どうもありがとうございました。本当に勉強になりました。

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健
健 2021年7月20日
コメントのほう,ありがとうございました。解決したようでよかったです。念のため,回答欄に転記させてください。
audsIm =阅读(audsTest);
audsImCell = audsIm.input;
audsIm = audsImCell {1};
このように,データストアからは读関数で画像を読みだせます。imgがimg2になっていて,ちがう画像を参照している,などではないでしょうか吗?
もしかしたらuint8 (img2rgb)とするとよいかもしれません。こちらで試したところ,一方は翻倍,もう一方は整数のuint8型で呼び出されていて,そこで小さな違いが生じたのかもしれません。
試してもらえると嬉しいです。

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