やりたいこと
・2100枚の手書き文字画像を用いた15クラス分類問題
・手書き文字をオリジナルデータ以上にデータ拡張したい
・手元には2100枚の画像データとそれに対応するラベルデータがある状態です
悩んでいること
①データ拡張を実施してもオリジナルデータと同じ枚数しか増やせない
そのため、現在は何度も拡張を実施して最後に結合している。かなり手間がかかる
②画像データとラベルデータの順番がバラバラになっているのか学習を実施すると精度が悪くなる
ご教示していただきたいこと
①画像データをオリジナルデータ以上に増やし、
その際、画像データとラベルデータも同時に一致させながらデータ拡張をしたいです
ソースコード
#data1 datagen_1 = ImageDataGenerator( rotation_range=10, width_shift_range=0.05, height_shift_range=0.05, shear_range=0.2, zoom_range=[0.4, 0.05], #horizontal_flip=False, #vertical_flip=False ) #data2 datagen_2 = ImageDataGenerator( rotation_range=15, width_shift_range=0.1, height_shift_range=0.1, shear_range=0.2, zoom_range=[0.3, 0], #horizontal_flip=False, #vertical_flip=False ) #データ拡張実施1 X_gen_1 = datagen_1.flow(X_train, y_train, batch_size=2100) #データ拡張実施2 X_gen_2 = datagen_2.flow(X_train, y_train, batch_size=2100) # ジェネレータからデータ生成1 X_gen_new_1, y_gen_new_1 = X_gen_1.__next__() # ジェネレータからデータ生成2 X_gen_new_2, y_gen_new_2 = X_gen_2.__next__() #教師データを結合 X_train_new = np.concatenate([X_train, X_gen_new_1, X_gen_new_2]) #正解ラベルも結合 y_train_new = np.concatenate([y_train, y_gen_new_1,y_gen_new_2])
最後に
初心者のため的はずれなことを言っている部分もあるかと思いますが
よろしくお願い致します。
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