AlexNetを用いた転移学習を実装したい

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陸
on 25 Oct 2022
Commented: Atsushi Ueno on 27 Oct 2022
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MiniBatchSize',10, ...
'MaxEpochs',6, ...
'InitialLearnRate',1e-4, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'ValidationData',augimdsValidation, ...
'ValidationFrequency',3, ...
'Verbose',false, ...
'Plots','training-progress');
エラーメッセージ
nnet.cnn.TrainingOptionsSGDM
'ValidationData'の値は無効です。三番目の次元で入力イメージサイズが異なっているため、augmentedImageDatastoreはデータのMiniBatchesを形成できません。'ColorPreprocessing'オプションを使用してすべての拡張イメージに同数のチャネルを確保することを検討してください。
エラー:trainingOptions(340)opts=nnet.cnn.TrainingOptionsSGDM(varargin{:});
サンプルコードをコピペし、自前のイメージフォルダを使っています。

Accepted Answer

Atsushi Ueno
Atsushi Ueno on 25 Oct 2022
Edited: Atsushi Ueno on 26 Oct 2022
%> (Alexnetの)最初のイメージ入力層にはサイズが 227 x 227 x 3 の入力イメージが必要です。ここで 3 はカラーチャネルの数です。
「三番目の次元で入力イメージサイズが異なっている」は即ち「カラーイメージが入力されていない」という事です。自前のイメージフォルダの中にカラーではないイメージファイルが存在するはずです。(そのファイルの変更は不要です)
イメージ データストアにグレースケール イメージと RGB イメージが混在していても、augmentedImageDatastore関数にそれらを統一する機能「ColorPreprocessing — 色の前処理演算」オプションがあります。
「'ColorPreprocessing'オプションを使用してすべての拡張イメージに同数のチャネルを確保することを検討してください」は即ち「'ColorPreprocessing'オプションを使用して入力をカラーイメージに統一してください」という事です。
augimdsTrain = augmentedImageDatastore(inputSize(1:2),imdsTrain, ...
'DataAugmentation',imageAugmenter, ... % ←他のデータ拡張を実行
'ColorPreprocessing','gray2rgb'); % ←ここを追加
(2022/10/26追記)
>他のデータ拡張を実行せずに検証イメージのサイズを自動的に変更するには、追加の前処理演算を指定せずに拡張イメージ データストアを使用します。(つまり検証イメージの方は2行目を追加しないという事です)
augimdsValidation = augmentedImageDatastore(inputSize(1:2),imdsValidation, ...
'ColorPreprocessing','gray2rgb'); % ←ここを追加
  8 Comments
Atsushi Ueno
Atsushi Ueno on 27 Oct 2022
今回重要なことは画像の色調が統一されておらず、'ColorPreprocessing'オプションを使用して入力をカラーイメージに統一することができる事で間違いないでしょうか?
⇒間違いありません。エラーメッセージの言う通りです。
何度も回答を間違えてしまい申し訳ありません。出来るだけこちらでもコードを動かして検証してから投稿するように致します。

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