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kerasでSegNetの予測データ読み込みについて

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「keras(tensorflow)でSegNet」参照
セグメンテーションを実施しようとしておりますが
予測部分の下記コードが理解できずにおります。

def predict(test):
    model = keras.models.load_model('seg_100.h5')
    probs = model.predict(test, batch_size=1)

    prob = probs[0].reshape((height, width, classes)).argmax(axis=2)
    return prob

def main():
    print("loading data...")
    ds = dataset.Dataset(test_file='val.txt', classes=classes)
    test_X, test_y = ds.load_data('test') # need to implement, y shape is (None, 360, 480, classes)
    test_X = ds.preprocess_inputs(test_X)
    test_Y = ds.reshape_labels(test_y)

    prob = predict(test_X)
    writeImage(prob, 'val.png')

if __name__ == '__main__':
    main()

この中で ds = dataset.Dataset(test_file='val.txt', classes=classes)はval.txt内で
指定されたデータをセットしているように思うのですが、
test_X, test_y = ds.load_data('test')の部分が何を意味しているのか分からずに
おります(特に'test'が何を指しているのか)。
この部分の処理の流れの意味をご教示いただけませんでしょうか。お手数をお掛けいたしますが、
よろしくお願い申し上げます。

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datasetクラスはqiitaの記事の著者が作成したクラスですね。
load_dataメソッドの引数に、trainかtestを文字列で渡すことによって、訓練用のデータかテスト用のデータを返すようにしているため、テストデータを読み込むためにload_data('test')としています。
よって訓練データのときには、load_data('train')を使っていると思います。

追記

仕様を理解しないまま解答してしまいすいません。ここで補足いたします。
著者作のDatasetクラスはコンストラクタでtrain_fileとtest_fileのファイル名を指定するようになっています。よって、テスト用データとしてval.txtのデータを使いたかったから

ds = dataset.Dataset(test_file='val.txt', classes=classes)


このようなインスタンス化をしています。
実際に丁寧な書き方をすると、

ds = dataset.Dataset(train_file='train.txt', test_file='val.txt', classes=classes)


このようになるのですが、load_dataメソッドを見るとload_data('train')と指定すると上記のtrain_fileに指定されたファイルのデータ、ここでは'train.txt'のデータが読み込まれ、返されます。
また、'train'以外の文字列(なんでもいいのですが、記事では)load_data('test')とするとコンストラクタの引数test_fileに指定した'val.txt'が読み込まれ、返されます。

冗長になりましたが、結論としましてはdsを作成する際の引数にtest_file='val.txt'と指定したためval.txt内のデータが返され予測に使われたということです。
よって、test_fileに'test.txt'と入れればtest.txt内のデータが使われると思います。

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  • 2019/01/29 08:35

    親切なご回答とてもありがとうございます。確かに訓練データでは、load_data('train')が使われていますのでここではテスト用のデータを読み込んでいることを理解いたしました。
    もう一つ回答いただけるとありがたいのですが、このコードを実行してみると「val」フォルダ内の最初の画像をセグメンテーションされた結果が出力されます。
    「val」フォルダ内の画像をセグメンテーションするのになぜ、テストデータを読み込む必要があるのでしょうか。根本的にこの予測処理の部分がわかっていなくて恐縮ですが、ご教示いただけるととても助かります。

    キャンセル

  • 2019/01/29 17:03

    丁寧な解説とてもありがとうございました。解説いただいた内容でようやくこの部分の処理が理解できました。とても感激です。取り急ぎお礼まで。今後ともよろしくお願いいたします。

    キャンセル

  • 2019/01/29 17:06

    理解できたようで何よりです:)

    キャンセル

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