augmented dimagedatastore中心crop不返回带有标签的数据存储- MATLAB Answers - MATLAB Central

赛Bhargav Avula 2020年5月26日

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

编辑:赛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 创建用于培训的数据存储。

                        imdsTrain = imageDataStore (imageDir);
                       
                        一会,pxdsTrain = pixelLabelDatastore (labelDir labelIds);
                       
                        pxds trainingData = pixelLabelImageDatastore (imd,“OutputSizeMode”，“centercrop”，“OutputSize”, 28日,28日);

或变换函数作用于数据存储。

希望这可以帮助!

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赛Bhargav Avula 2020年5月26日

augumentedImageDatastore通常用于随机扰动(增加)每个纪元的训练数据，以便每个纪元使用略有不同的数据集。这主要是为了调整图像的大小，使它们与深度学习网络的输入大小兼容。因此它不包含标签信息。但是你可以使用扩充的数据存储来训练网络和标签信息。

参考以下链接; //www.tatmou.com/help/deeplearning/ref/imagedataaugmenter.html

如前所述，对于显式训练，有许多方法，如分别对数据存储执行转换等，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”）;
                            
                             一会= [“三角形”，“背景”]；
                            
                             标签id = [255 0];
                            
                             imd = imageDatastore (imageDir);
                            
                             auimds = augmentedImageDatastore([28日28],imd);
                            
                             pxds = pixelLabelDatastore(labelDir, classNames, labelid);
                            
                             pxds trainingData = pixelLabelImageDatastore (imd,“OutputSizeMode”，“centercrop”，“OutputSize”, 28日,28日);

当你读数据的时候

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

您可以使用它来明确地评估准确性。我希望这能解释你在寻找什么

M J 2020年10月15日

你好!

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

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。如果可能的话，我将非常感谢你的帮助。先谢谢你。

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Prasobhkumar P P。 2020年12月5日

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编辑:Prasobhkumar P P。 2020年12月5日

augmentedImageDatastore的标签在输出中(参见信息)。

(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金宝app (mathworks.com)

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