launcha score 5
2019/07/11 16:40 投稿
| ポケモンの画像を集め、それにノイズをかけ、ノイズ除去できるようにしたい。 |
| ### 前提・実現したいこと |
| ポケモンの画像を集め、それにノイズをかけたときにノイズ除去できるようにしたい。 |
| ### 発生している問題・エラーメッセージ |
| そもそもそのポケモンのデータを訓練データとテストデータに分けるやり方がわかりません。参考にしていたmnistのサイトでは |
| from tensorflow.python.keras.datasets import mnist |
| (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() |
| の２行で終わっちゃってるんですけど mnist.load_data() に当たる部分を自分で作るにはどうすればいいのかを教えてもらいたいです。前画像データの中から８割を訓練データ、２割をテストデータにしたいです。今は番号順に並んでるのでランダムに８割選べると尚ありがたいです。 |
| ### 該当のソースコード |
| import numpy as np |
| import matplotlib.pyplot as plt |
| これの自分で用意したデータ版のやり方 |
| from tensorflow.python import keras |
| from tensorflow.python.keras import backend as K |
| from tensorflow.python.keras.models import Model, Sequential |
| from tensorflow.python.keras.layers import Conv2D, Dense, Input, MaxPooling2D, UpSampling2D, Lambda |
| from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array, array_to_img, ImageDataGenerator |
| ls drive/My\ Drive/poke64 |
| (x_train, y_train),(x_test, y_test) =????????????????????????? |
| /////////CNNで扱いやすい形に変形 |
| x_train = x_train.reshape(-1,28,28,1) |
| x_test = x_test.reshape(-1,28,28,1) |
| ////////特徴量の正規化 |
| x_train = x_train/255. |
| x_test = x_test/255. |
| /////////////マスキングノイズ |
| def make_masking_noise_data(data_x,percent=0.1): |
| size = data_x.shape |
| masking = np.random.binomial(n=1, p=percent,size=size) |
| return data_x*masking |
| x_train_masked = make_masking_noise_data(x_train) |
| x_test_masked = make_masking_noise_data(x_test) |
| /////////////ガウシアンノイズ |
| def make_gaussian_noise_data(data_x, scale=0.8): |
| gaussian_data_x = data_x + np.random.normal(loc=0, scale=scale, size=data_x.shape) |
| gaussian_data_x = np.clip(gaussian_data_x, 0, 1) |
| return gaussian_data_x |
| x_train_gauss = make_gaussian_noise_data(x_train) |
| x_test_gauss = make_gaussian_noise_data(x_test) |
| /////////ノイズをかけた画像の表示 |
| from IPython.display import display_png |
| display_png(array_to_img(x_train[0])) |
| display_png(array_to_img(x_train_gauss[0])) |
| display_png(array_to_img(x_train_masked[0])) |
| ### 試したこと |
| ### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど） |
| 現在google colaboratoryを使用しています。最近勉強始めたばかりであまりよくわかってないのですが、よろしくお願いします |
launcha score 5
2019/07/11 16:33 投稿
| ポケモンの画像を集め、それにノイズをかけ、ノイズ除去できるようにしたい。 |
| ### 前提・実現したいこと |
| ポケモンの画像を集め、それにノイズをかけたときにノイズ除去できるようにしたい。 |
| ### 発生している問題・エラーメッセージ |
| そもそもそのポケモンのデータを訓練データとテストデータに分けるやり方がわかりません。参考にしていたmnistのサイトでは |
| from tensorflow.python.keras.datasets import mnist |
| (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() |
| の２行で終わっちゃってるんですけど mnist.load_data() に当たる部分を自分で作るにはどうすればいいのかを教えてもらいたいです。前画像データの中から８割を訓練データ、２割をテストデータにしたいです。今は番号順に並んでるのでランダムに８割選べると尚ありがたいです。 |
| ### 該当のソースコード |
| from tensorflow.python.keras.datasets import mnist |
| (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() |
| これの自分で用意したデータ版のやり方 |
| ### 試したこと |
| ### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど） |
| 現在google colaboratoryを使用しています。最近勉強始めたばかりであまりよくわかってないのですが、よろしくお願いします |
