Question

我正在遵循CNTK中的this教程，该教程适用于我自己的数据。

我有一个数据集，每个观察点包含2张图像，并且我将火车标签存储在csv中，如下所示：

id,appliance
1000,8
1001,1
1002,8
1003,1

我每次观察得到的2张图像的标签都相同。如果我只使用2种图像类型中的一种并将它们存储在数组中，我将得到形状为（988，128，118）的数组，并且转换为array的标签csv的sahpe为（988，2），即可以将每个标签映射到图像。

问题是，现在我决定拍摄自己拥有的所有图像（每个观测值2个，而不是一个）现在我有一个图像数组（1976、128、118），但是我的标签数组仍然是（ 988，2）由于标签的长度，标签分配将无法进行。我该如何克服这个问题？

要进行标签分配，我在这里使用此功能，该功能为每个15104个像素分配标签：

# Save the data files into a format compatible with CNTK text reader
def savetxt(filename, data, hasLabels=True, labels=0):
    dir = os.path.dirname(filename)

    if not os.path.exists(dir):
        os.makedirs(dir)

    print("Saving", filename )
    with open(filename, 'w') as f:
        print("opened....")
        labels_ohe = list(map(' '.join, np.eye(11, dtype=np.uint).astype(str))) #for one hot encoding
        index = 0
        for row in data:            
            row_str = row.astype(str)
            if hasLabels:                               
                label_str = labels_ohe[int(labels[index])]               

            feature_str = ' '.join(row_str)

            if hasLabels:
                f.write('|labels {} |features {}\n'.format(label_str, feature_str))
            else:
                f.write('|features {}\n'.format(feature_str))

            index = index + 1

我们非常感谢您的帮助。预先感谢。

Answer 1

cntk中的地图文件定义为：

file_path_to_image, class_label
D:/image1.jpg, 1
D:/image2.jpg, 2
D:/image3.jpg, 1
D:/image4,jpg, 0

您可以为整个数据集构建地图文件，无论您有多少观测值。

或者，如果原始图像阵列和标签阵列已在第一轴（批处理轴）上对应。然后将它们堆叠在其自身上将使对应关系保持在第一轴上。

图像处理-为图像阵列分配一个热编码标签以进行训练

1 个答案: