Преобразуйте пакеты, чтобы увеличить данные изображения
Увеличенный datastore изображений преобразовывает пакеты обучения, валидации, теста и данных о прогнозе, с дополнительной предварительной обработкой, такие как изменение размеров, вращение и отражение. Измените размер изображений, чтобы сделать их совместимыми с входным размером вашей нейронной сети для глубокого обучения. Увеличьте учебные данные изображения с рандомизированными операциями предварительной обработки, чтобы помочь препятствовать тому, чтобы сеть сверхсоответствовала и запомнила точные детали учебных изображений.
Чтобы обучить сеть с помощью увеличенных изображений, предоставьте augmentedImageDatastore
к trainNetwork
. Для получения дополнительной информации смотрите, Предварительно обрабатывают Изображения для Глубокого обучения.
Когда вы используете увеличенный datastore изображений в качестве источника учебных изображений, datastore случайным образом тревожит данные тренировки в течение каждой эпохи, так, чтобы каждая эпоха использовала немного отличающийся набор данных. Фактическое количество учебных изображений в каждую эпоху не изменяется. Преобразованные изображения не хранятся в памяти.
imageInputLayer
нормирует изображения с помощью среднего значения увеличенных изображений, не среднего значения исходного набора данных. Это среднее значение вычисляется однажды в течение первой увеличенной эпохи. Все другие эпохи используют то же среднее значение, так, чтобы среднее изображение не изменялось во время обучения.
По умолчанию augmentedImageDatastore
только изменяет размер изображений, чтобы соответствовать выходному размеру. Можно сконфигурировать опции для дополнительных преобразований изображений с помощью imageDataAugmenter
.
auimds = augmentedImageDatastore(outputSize,imds)
auimds = augmentedImageDatastore(outputSize,X,Y)
auimds = augmentedImageDatastore(outputSize,X)
auimds = augmentedImageDatastore(outputSize,tbl)
auimds = augmentedImageDatastore(outputSize,tbl,responseName)
auimds = augmentedImageDatastore(___,Name,Value)
auimds = augmentedImageDatastore(outputSize,
создает увеличенный datastore изображений для проблем классификации с помощью изображений от datastore изображений imds
)imds
и устанавливает свойство
.OutputSize
auimds = augmentedImageDatastore(outputSize,
создает увеличенный datastore изображений для предсказания ответов данных изображения в массиве X
)X
.
auimds = augmentedImageDatastore(outputSize,
создает увеличенный datastore изображений для проблем регрессии и классификации. Таблица, tbl
)tbl
, содержит предикторы и ответы.
auimds = augmentedImageDatastore(outputSize,
создает увеличенный datastore изображений для проблем регрессии и классификации. Таблица, tbl
,responseName
)tbl
, содержит предикторы и ответы. Аргумент responseName
задает переменные отклика в tbl
.
auimds = augmentedImageDatastore(___,Name,Value)
создает увеличенный datastore изображений, с помощью пар "имя-значение", чтобы установить
, ColorPreprocessing
, DataAugmentation
и OutputSizeMode
свойства
. Можно задать несколько пар "имя-значение". Заключите каждое имя свойства в кавычки.DispatchInBackground
Например, augmentedImageDatastore([28,28],myTable,'OutputSizeMode','centercrop')
создает увеличенный datastore изображений, который обрезки отображают от центра.
hasdata | Определите, доступны ли данные для чтения |
partitionByIndex | Раздел augmentedImageDatastore согласно индексам |
preview | Подмножество данных в datastore |
read | Считайте данные из augmentedImageDatastore |
readall | Считывайте все данные в datastore |
readByIndex | Считайте данные, заданные индексом от augmentedImageDatastore |
reset | Сброс Datastore к начальному состоянию |
shuffle | Переставьте данные в augmentedImageDatastore |
Можно визуализировать много преобразованных изображений в той же фигуре при помощи функции imtile
. Например, этот код отображает один мини-пакет преобразованных изображений от увеличенного datastore изображений под названием auimds
.
minibatch = read(auimds); imshow(imtile(minibatch.input))
По умолчанию изменение размеров является единственной операцией предварительной обработки изображений, выполняемой на изображениях. Включите дополнительные операции предварительной обработки при помощи аргумента пары "имя-значение"
с объектом DataAugmentation
imageDataAugmenter
. Каждый раз отображает, читаются из увеличенного datastore изображений, различная случайная комбинация предварительной обработки операций применяются к каждому изображению.