是否需要数据集组织图像分类？

Question

我目前正在开发一个程序，该程序可以通过机器学习进行二进制图像分类。我有一个标签列表和一个图像列表，我将它们用作输入，然后输入到Inception V3模型中。

以这种方式输入数据集是否适用于Inception V3体系结构？在将其输入模型之前是否有必要将带有标签文件夹的图像组织起来？

感谢您的帮助！

Answer 1

在您的示例中，您将所有图像存储在内存中。您只需调用model.fit(trainX, trainY)即可训练模型。无需将图像组织在特定的文件夹结构中。

您所指的是flow_from_directory()的{​​{1}}方法。这个对象将从目录中产生图像，并自动从文件夹结构中推断标签。在这种情况下，图像应按标签排列在一个文件夹中。由于ImageDataGenerator是生成器，因此应将其与ImageDataGenerator结合使用。

作为第三个选项，您可以编写自己的自定义生成器，该生成器同时生成图像和标签。如果您的标签结构比每个图像一个标签更复杂，建议您这样做。例如在多标签分类，对象检测或语义分割中，其中输出也是图像。自定义生成器也应与model.fit_generator()一起使用。