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python - 使用 CNN Keras 进行多图像分类

问题描述

我想对 100 张图像进行分类。
这些图像属于 12 个类别。
我有一个 csv 文件，其中包含图像 ID（ID 是图像文件名）和图像类。
我如何使用 csv 文件中的类并将其划分为训练和测试。
我的意思是，当我将数据拆分为训练和测试时，我如何将 csv 文件中的 100 张图片及其类划分为训练和测试，然后将它们提供给模型。
我使用 python 和 Keras 库。

import os
import cv2
from keras.layers import Input,Dense,Flatten,Dropout,merge,Reshape,Conv3D,MaxPooling3D,UpSampling3D,Conv2DTranspose
from keras.layers.normalization import BatchNormalization
from keras.models import Model,Sequential
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
from keras.optimizers import Adadelta, RMSprop,SGD,Adam
from keras import regularizers
from keras import backend as K
import numpy as np
import scipy.misc
import numpy.random as rng
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
from sklearn.utils import shuffle
import nibabel as nib #reading MR images
from sklearn.model_selection import train_test_split
import math
import glob
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
files = glob.glob('/content/drive/My Drive/im_id/*')
files[0]
len(files)
images = []
for f in range(len(files)):
  a = nib.load(files[f])
  a = a.get_data()
  images.append(a)
print(a.shape)
images = np.asarray(images)
print(images.shape)
labeles = pd.read_csv('/content/drive/My 
Drive/img_id.csv')
print(labeles)
class_names = labeles["Class"]
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv3D(32, (3, 3, 3), activation='relu', input_shape=(110, 110, 110, 1)))
model.add(layers.MaxPooling3D((2, 2, 2)))
model.add(layers.Conv3D(64, (3, 3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling3D((2, 2, 2)))
model.add(layers.Conv3D(64, (3, 3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
model.summary()

标签： pythonkeras

解决方案

您需要创建一个tf.data.Dataset，它是表示一系列元素的抽象，其中每个元素由一个或多个组件组成。换句话说，它是python中的生成器。

我不知道你的数据，所以我不能正确地帮助你。我能做的最好的就是给你一个如何做的要点并分享一些链接。

简而言之，您需要阅读您的csv文件，我建议使用pandas, 和图像的路径。现在，您可以使用 拆分它们NumPy，例如，您可以打乱您的数据，然后获取数组中前 10% 的值用于测试，其余用于训练。

接下来，您需要使用tf.dataAPI 来生成数据集。该方法tf.data.Dataset.from_tensor_slices为您完成工作。您只需将NumPy数组作为参数传递并让生成器传递到您的Keras管道。您必须对您的训练和测试数组执行此操作。

我在这里有一个管道可以做到这一点。随意使用它。您也可以在此处和此处查看手册

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