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deep learning 回帰学習データセットの作成方法

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masakazu sugino
masakazu sugino on 11 Jun 2020
Commented: Kenta on 26 Jun 2020
画像分類には,imagedatastoreを用いて,ラベルごとに画像を学習させていたのですが,
回帰学習に応用する場合にはclassificationlayer→regressionLayerに変換した上で,同様に画像入力の際にはimagedatastoreを使用できるのでしょうか.
また,各画像のラベルつけはどのようにしたら良いでしょうか.
上記の回帰のデータセットの作成時のように,画像とラベルを4次元配列にする必要があるのでしょうか.

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Kenta
Kenta on 11 Jun 2020
Edited: Kenta on 14 Jun 2020
こんにちは、回帰の場合には、imagedatastoreではなく、画像を4次元配列にしたほうが簡単だと思います。その場合、正解ラベルはn×1のベクトルとして用意すれば大丈夫です。
ただ、datastoreにtransform関数を作用させて画像からの回帰をすることも可能かとは思います。ただ、コーディングの上で少し煩雑になる気もして、比較的簡単にできる、4次元配列を用いた回帰のほうがよいと思います。ただ、大規模なデータセットで行うとメモリに乗りきらない恐れもあるかと思います。

  4 Comments

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Kenta
Kenta on 14 Jun 2020
はい、お役に立ててよかったです。以上、imagedatastore自体は使わないという話になったとは思いますが、データ拡張(水増し)をする際は、4次元配列であっても、augment datastoreを介してうまくできます。https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ref/augmentedimagedatastore.html
masakazu sugino
masakazu sugino on 26 Jun 2020
私の理解が足りていないのかもしれないので,確認したいのですが,4次元配列は(画像の縦(~pixels),画像の横(~pixels),RGB(1or3),入力画像の数)でよいのでしょうか.
Kenta
Kenta on 26 Jun 2020
はい、そうです。

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