imageDataAugmenterを使わないData Augmentationについて
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CNNを使って画像の分類を行っています.
分類精度を上げるためにData Augmentationを行うことを考えています.
そこでimageDataAugmenterを使用してData Augmentationを行おうと考えましたが,
出来ることが限られているため,この関数を使わずにData Augmentationをしたいです.
現在は,transformを使ってData Augmentationを行おうと試みましたが,ImageDatastoreがTransformedDatastoreに変換されると学習ができないようです.
解決策がありましたらご回答の程よろしくお願い致します.
Accepted Answer
Kenta
on 18 Oct 2019
function I_noise = img_aug(filename)
% load images
I = imread(filename);
I_noise = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
x = randi(size(I,1),1);
y = randi(size(I,2),1);
h = randi(size(I,1)-x,1);
w = randi(size(I,2)-y,1);
I_noise(x:x+h,y:y+w,:)=128;
end
ご返信ありがとうございます。確かに、マスクやカスタムした形のノイズは、
イメージストアでは直接的にはできないかもしれません。ただ、上のように、補助関数を同じパスに保存したうえで、
下のコード例を実行すると、画像のように、ノイズおよびマスクの入った画像が取得できます。
上では、まず、ノイズを入れる。そして、マスクの左上のx、y座標をランダムに発生させ、さらに、縦横の長さも画像に入る範囲でランダムに決定します。そのルールに従って、イメージデータストアから読みだすように定義すると、下のような、マスクとノイズがある画像を生成、訓練データとして入力することができます。
ノイズやマスクの設定は、質問者様の設定によると思うので、適宜変更してご使用いただければと思います。
よろしくお願いいたします。
imds = imageDatastore({'street1.jpg','street2.jpg','peppers.png','corn.tif'});
imds.ReadFcn = @(filename)img_aug(filename);
allimgs = readall(imds);
montage(allimgs)
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