質問編集履歴
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補足
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@@ -209,4 +209,65 @@
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209
209
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dim=3,
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).to(device)
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+
```
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+
```python
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+
class SegmentationDataSet3(data.Dataset):
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+
"""Image segmentation dataset with caching, pretransforms and multiprocessing."""
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+
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+
def __init__(
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+
self,
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+
inputs: list,
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+
targets: list,
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+
transform=None,
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+
use_cache=False,
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+
pre_transform=None,
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224
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+
):
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+
self.inputs = inputs
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226
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+
self.targets = targets
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+
self.transform = transform
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228
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+
self.inputs_dtype = torch.float32
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229
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+
self.targets_dtype = torch.long
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230
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+
self.use_cache = use_cache
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231
|
+
self.pre_transform = pre_transform
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232
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+
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233
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+
if self.use_cache:
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+
from itertools import repeat
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+
from multiprocessing import Pool
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+
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+
with Pool() as pool:
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+
self.cached_data = pool.starmap(
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+
self.read_images, zip(inputs, targets, repeat(self.pre_transform))
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+
)
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241
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+
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242
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+
def __len__(self):
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243
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+
return len(self.inputs)
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244
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+
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245
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+
def __getitem__(self, index: int):
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246
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+
if self.use_cache:
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247
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+
x, y = self.cached_data[index]
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248
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+
else:
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+
# Select the sample
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250
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+
input_ID = self.inputs[index]
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251
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+
target_ID = self.targets[index]
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252
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+
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253
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+
# Load input and target
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254
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+
x, y = imread(str(input_ID)), imread(str(target_ID))
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255
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+
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256
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+
# Preprocessing
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257
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+
if self.transform is not None:
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258
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+
x, y = self.transform(x, y)
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259
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+
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260
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+
# Typecasting
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261
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+
x, y = torch.from_numpy(x).type(self.inputs_dtype), torch.from_numpy(y).type(
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262
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+
self.targets_dtype
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263
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+
)
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264
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+
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265
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+
return x, y
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266
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+
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+
@staticmethod
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268
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+
def read_images(inp, tar, pre_transform):
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269
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+
inp, tar = imread(str(inp)), imread(str(tar))
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270
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+
if pre_transform:
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271
|
+
inp, tar = pre_transform(inp, tar)
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272
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+
return inp, tar
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```
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3
理想の配列を変えた
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@@ -5,15 +5,17 @@
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5
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3というのはどこにも定義していないのですが、、
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6
6
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データそのものがおかしいですかね？画像はtiffファイルを８枚重ねています。(3次元)input画像はRGB（３チャンネル）、output画像は白黒（１チャンネル）
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7
7
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バッチサイズは１
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8
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+
Input,Targetの画像はそれぞれ44枚。合計で88枚。
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9
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+
モデルはUNet
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8
10
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9
11
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現在の表示 理想
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10
12
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torch.Size([1, 8, 256, 256, 3]) →[1, 8, 256, 256]
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11
13
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tensor(0.) tensor(1.)
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12
14
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torch.Size([8, 256, 256])
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13
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tensor([0, 1])
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14
|
-
torch.Size([1, 1, 8, 256, 256, 3]) →[1, 1,
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16
|
+
torch.Size([1, 1, 8, 256, 256, 3]) →[1, 1, 88, 256, 256]
|
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15
17
|
tensor(0.) tensor(1.)
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16
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-
torch.Size([1, 8, 256, 256])
|
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18
|
+
torch.Size([1, 8, 256, 256]) →[1,88,256,256]
|
|
17
19
|
tensor([0, 1]) →[0, 1, 2]
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18
20
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19
21
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@@ -191,5 +193,20 @@
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191
193
|
dataset_viewer_training = DatasetViewer(dataset_train)
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192
194
|
dataset_viewer_training.napari() # navigate with 'n' for next and 'b' for back
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193
195
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196
|
+
```
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197
|
+
```UNet
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198
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+
# model
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199
|
+
model = UNet(
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200
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+
in_channels=3,
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201
|
+
#in_channels=1,
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202
|
+
out_channels=1,
|
|
203
|
+
#out_channels=3,
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204
|
+
n_blocks=4,
|
|
205
|
+
start_filters=32,
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|
206
|
+
activation="relu",
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|
207
|
+
normalization="batch",
|
|
208
|
+
conv_mode="same",
|
|
209
|
+
dim=3,
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210
|
+
).to(device)
|
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194
211
|
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195
212
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```
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2
補足
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File without changes
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@@ -3,7 +3,8 @@
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3
3
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画像はうまく出力されるのですが、x.shapeがおかしいです。
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4
4
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プログラムを実行すると、画像の出力とともにtorch.sizeなどが端末に表示されます。
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5
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3というのはどこにも定義していないのですが、、
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-
データそのものがおかしいですかね？画像はtiffファイルを８枚重ねています。(3次元)
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+
データそのものがおかしいですかね？画像はtiffファイルを８枚重ねています。(3次元)input画像はRGB（３チャンネル）、output画像は白黒（１チャンネル）
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+
バッチサイズは１
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8
|
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現在の表示 理想
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9
10
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torch.Size([1, 8, 256, 256, 3]) →[1, 8, 256, 256]
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1
補足
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CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -3,17 +3,17 @@
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3
3
|
画像はうまく出力されるのですが、x.shapeがおかしいです。
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4
4
|
プログラムを実行すると、画像の出力とともにtorch.sizeなどが端末に表示されます。
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5
5
|
3というのはどこにも定義していないのですが、、
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6
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-
データそのものがおかしいですかね？画像はtiffファイルを８枚重ねています。
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6
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+
データそのものがおかしいですかね？画像はtiffファイルを８枚重ねています。(3次元)
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-
現在の表示
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8
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+
現在の表示 理想
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9
9
|
torch.Size([1, 8, 256, 256, 3]) →[1, 8, 256, 256]
|
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10
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tensor(0.) tensor(1.)
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11
11
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torch.Size([8, 256, 256])
|
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12
12
|
tensor([0, 1])
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13
|
-
torch.Size([1, 1, 8, 256, 256, 3])
|
|
13
|
+
torch.Size([1, 1, 8, 256, 256, 3]) →[1, 1, 8, 256, 256]
|
|
14
14
|
tensor(0.) tensor(1.)
|
|
15
15
|
torch.Size([1, 8, 256, 256])
|
|
16
|
-
tensor([0, 1])
|
|
16
|
+
tensor([0, 1]) →[0, 1, 2]
|
|
17
17
|
|
|
18
18
|
|
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19
19
|
```python
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