CNNを用いた回帰用のデータセットの構築について

こんにちは。小熊塁と申します。

回帰用のデータセットを作りたいのですが、大量のイメージを4-D doubleなデータにする際に

D=zeros(480,750,1,1000);
for i=1:1000
    I=imread('102001456.png');
    D(:,:,:,i)=I;
end

という風なコードを使用するつもりなのですが、3行目のimreadに対する入力を、任意のフォルダにある画像を順に読み込むようにしたいのですが、やり方が分かりません。

Answer 1

[Atsushi Ueno]

【類似の質問】CNNを用いた回帰用のネットワークを作りたいのですがどうしたらよいですか？ - MATLAB Answers - MATLAB Central (mathworks.com)

folder_name = pwd; % これは現在のフォルダにある画像を探す例
imds = imageDatastore(folder_name);
D=zeros(480,750,1,1000);
for i=1:numel(imds.Files)
    I=imread(imds.Files{i});
    D(:,:,:,i)=I;
end

気になる点など：

• PCのメモリに入りきらない位大量のイメージデータを扱う為にはイメージデータストアを使うべきです
• (上記プログラムでもイメージデータストアを使いましたが、画像ファイル名の参照にしか使っていません)
• 4-D doubleなデータにするには、全てのイメージが同一サイズでなければなりません
• (サイズに応じて埋め合せる処理か、サイズ違いの3-D doubleなデータをセル配列に格納する処理が必要です)

[塁 小熊]

返信ありがとうございます。

上記のコードで私の環境でも理想的な形になってくれました。

追加で質問したいのですが、このようにして作った4-D doubleデータとラベルを用意した状態から、学習データ：検証データ＝７：３に分割は出来るのでしょうか？

それとも別々にデータを用意するしかないのでしょうか。

[Atsushi Ueno]

学習データ：検証データ＝７：３に分割は出来るのでしょうか？⇒出来ます

現在の環境で4-D doubleデータをどのように扱うかで、ご自分の自由に分割する事が出来ます。

下記ドキュメントにおいて、ラベル付き動画データベース(CamVid Dataset)を取り込み、partitionCamVidData()と名付けられた関数でデータをシャッフルしながら各用途(学習用:60%、検証用:20%、テスト用:20%)に振り分けています。参考になるのではないでしょうか？

• 深層学習を使用したセマンティック セグメンテーション (うまくリンクが貼れませんが、partitionCamVidData()の本体と呼び出しがあるので検索すれば場所が判ります)

[塁 小熊]

返信ありがとうございます。

参考になるドキュメントの共有もありがとうございます！

また分からない箇所があったら別途質問を作成したいと思います。