画像認識(深層学習)​におけるオクルージョ​ン感度について

CNNで学習、分類をさせて、その分類時の特徴抽出の様子をオクルージョン感度を用いて表現しようと考えております。

しかし、以下のようなソースコードで実行するとエラーが出ます。readimage内のallTestは、augmentedImageDatastoreにあるものです。

関数readimageは、augmentedImageDatastoreに対応していないのでしょうか？もし、そうであるならば併せて正しいコードをご教示ください。

よろしくお願いいたします。

ct1=0;ct2=0;ct3=0;
for i=1:length(imdsValidation.Labels)
    img = readimage(allTest, i);
    [classfn, score] = classify(net,img);
    if classfn == imdsValidation.Labels(i) 
       switch classfn
           case 'Bengal'
             ct1 = ct1 + 1;
             if ct1 == 1
                scoreMap1 = occlusionSensitivity(net,img,classfn);
             else
                scoreMap1 = scoreMap1 + occlusionSensitivity(net,img,classfn);
             end             
          case 'Birman'
             ct2 = ct2 + 1;
             if ct2 == 1
                scoreMap2 = occlusionSensitivity(net,img,classfn);
             else
                scoreMap2 = scoreMap2 + occlusionSensitivity(net,img,classfn);
             end    
          case 'Bombay'
             ct3 = ct3 + 1;
             if ct3 == 1
                scoreMap3 = occlusionSensitivity(net,img,classfn);
             else
                scoreMap3 = scoreMap3 + occlusionSensitivity(net,img,classfn);
             end
       end
    end
end

Answer 1

[Naoya]

augmentedImageDatastore のドキュメント のオブジェクト関数群を確認できますが、同オブジェクトに対する readimage メソッドはありませんので、代わりに read メソッドを使って1枚ずつ読み込んでみてください。

img = read(allTest);

その際、事前に augmentedImageDatastore 側の MiniBatchSize プロパティの値は 1 に設定した方がよいと思います (既定では 128枚の画像を読み込むような設定となっています)。

allTest.MiniBatchSize = 1;

また、 上記 read コマンドで得られる戻り値 img は Table型となりますので、

img = img.input{1};

などで通常の行列として抽出してください。

[勇輝 岡安]

無事、特徴抽出することができました。

教えていただき、ありがとうございます。