こちらのサイトを参考にして勉強をしているのですが、
https://employment.en-japan.com/engineerhub/entry/2017/04/28/110000#データの前処理について
「fine tuningを使った画像認識」のところでわからないところがあったので教えてください。
K.clear_session() img_size=299 #訓練データ拡張 train_datagen = ImageDataGenerator( featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, samplewise_std_normalization=False, rotation_range=10, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, horizontal_flip=True, vertical_flip=False, zoom_range=[.8, 1], channel_shift_range=30, fill_mode='reflect') test_datagen = ImageDataGenerator() #画像の読み込み def load_images(root,nb_img): all_imgs = [] all_classes = [] for i in range(nb_img): img_name = "%s/dog.%d.jpg" % (root, i + 1) img_arr = mpimg.imread(img_name) resize_img_ar = imresize(img_arr, (img_size, img_size)) all_imgs.append(resize_img_ar) all_classes.append(0) for i in range(nb_img): img_name = "%s/cat.%d.jpg" % (root, i + 1) img_arr = mpimg.imread(img_name) resize_img_ar = imresize(img_arr, (img_size, img_size)) all_imgs.append(resize_img_ar) all_classes.append(1) return np.array(all_imgs), np.array(all_classes)
"%s/dog.%d.jpg"や"%s/cat.%d.jpg"はそのままだと見つからなかったのですがどのようにすればいいのでしょうか?ディレクトリ内のすべてのjpg画像でこの操作をしたいです。
使用しているKaggleのDogs vs. Catsから取ってきた犬猫画像はこのような構造です。
data ├── train │ ├── cats cat0001.jpg - cat1000.jpg │ └── dogs dog0001.jpg - dog1000.jpg └── validation ├── cats cat0001.jpg - cat0400.jpg └── dogs dog0001.jpg - dog0400.jpg
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