前提・実現したいこと
現在、入力画像に対して、年齢を予測するCNNプログラムを作成しています。
ここで教師データであるデータを画像のファイル名から抜き出しています。(下記プログラム参照)
画像の枚数が100枚程度しかないので、ImageDataGeneratorで水増し処理を検討したいのですが、この場合、使用することは可能なのでしょうか?ネットを調べても分類タスクに適用した例しかでてこなかったので困っています。
アドバイスよろしくお願いします。
該当のソースコード
Python
1#トレーニングデータ読み込み 2filenames = os.listdir(r"100dataset") #dataというフォルダにある画像を読み込み 3Path = "./100dataset/" 4num_files = len(filenames) #画像数を把握し 5h = 256 6w = 256 7print(num_files) 8print(filenames[1]) 9train = np.zeros((num_files, h, w)) #画像データの箱を用意し 10p(range(num_files),filenames): 11 one_data = cv2.imread(Path+filename, 0) #cv2で画像を読み込んで 12 two_data = one_data[400:656, 400:656] 13 train[i] = two_data #箱に入れていく 14 15 16#教師データ読み込み(ファイル名のアンダーバー以下の数値を読み取る) 17filenames = os.listdir(r"100dataset") 18lst = [] 19for filename in filenames: 20 test = filename.split("_")[-1].replace(".jpg", "") 21# print(test) 22 lst.append(test) 23test = np.array(lst, dtype="float64") 24print(test)
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