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我正在尝试使用tensorflow.keras构建语义分割模型。我使用的数据集将图像和蒙版存储在单独的目录中,每个文件名都有一个 ID,用于将图像文件与其各自的蒙版进行映射。
以下是我的数据集目录的结构:
new
- rendered_imges
- render
- image_1.tif
- image_2.tif
- image_3.tif
- ground_truths
- masks
- mask_1.tif
- mask_2.tif
- mask_3.tif
上述目录结构中,image_{i}.tif
对应mask_{i}.tif
。
我尝试编写一个 ImageDataGenerator
来以完全相同的方式增强图像及其各自的蒙版。我的方法如下:
SEED = 100
image_data_generator = ImageDataGenerator(
width_shift_range = 0.1,
height_shift_range = 0.1,
rotation_range = 10,
zoom_range = 0.1
).flow_from_directory('./new/rendered_images', batch_size = 16, target_size = (150, 150), seed = SEED)
mask_data_generator = ImageDataGenerator(
width_shift_range = 0.1,
height_shift_range = 0.1,
rotation_range = 10,
zoom_range = 0.1
).flow_from_directory('./new/ground_truths', batch_size = 16, target_size = (150, 150), seed = SEED)
通过上述方法,尽管我对图像和蒙版应用了相同的增强功能,但图像并未根据文件名与各自的蒙版进行配对。如果有人能建议一种使用 Keras 或 Tensorflow 正确执行此操作的方法,那就太好了。
最佳答案
您需要创建一个新函数来生成训练图像和相应的掩模,您将使用它们将其输入到 fit_generator
方法中。具体来说,fit_generator 的工作方式是生成一个元组序列,其中元组的第一个元素是图像,而元组的第二个元素是预期输出。通过简单地使用数据生成器本身,子目录将隐式编码图像的预期标签。当您尝试进行语义分割时,情况当然不再是这样。
因此,创建一个新函数,该函数将输出元组集合,为您提供图像和蒙版。总之,您只需将创建的两个ImageDataGenerators
,zip
放在一起,然后建立一个循环,生成每批训练图像和预期的输出标签。
我需要提到的最后一件事是,如果您想成功配对图像和相应的蒙版,两个目录的文件名需要匹配。例如,如果您的 rendered_imges/render
子目录中有一个名为 1.tif
的训练图像,则需要在 ground_truths 中以相同的方式命名相应的蒙版/掩码
。原因是,即使您匹配种子,它也会在将图像加载到内存之前随机选择文件名,因此为了确保训练图像和相应掩模之间保持相同的选择顺序,它们的文件名也需要匹配。在我们继续这里之前,请确保您已这样做。
因此,请执行以下操作:
def my_image_mask_generator(image_data_generator, mask_data_generator):
train_generator = zip(image_data_generator, mask_data_generator)
for (img, mask) in train_generator:
yield (img, mask)
接下来,像平常一样创建数据生成器:
SEED = 100
image_data_generator = ImageDataGenerator(
width_shift_range = 0.1,
height_shift_range = 0.1,
rotation_range = 10,
zoom_range = 0.1
).flow_from_directory('./new/rendered_images', batch_size = 16, target_size = (150, 150), seed = SEED)
mask_data_generator = ImageDataGenerator(
width_shift_range = 0.1,
height_shift_range = 0.1,
rotation_range = 10,
zoom_range = 0.1
).flow_from_directory('./new/ground_truths', batch_size = 16, target_size = (150, 150), seed = SEED)
最后,在模型上调用 fit_generator
方法。假设您已经正确构建了模型:
from keras.optimizers import Adam
# Your other related imports here...
# Create custom generator for training images and masks
my_generator = my_image_mask_generator(image_data_generator, mask_data_generator)
model = ... # Define your model here
# Compile your model here
model.compile(optimizer = Adam(lr = 1e-4), loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])
# Train your model here
model.fit_generator(my_generator,...)
请注意,鉴于您的目录结构,看起来您正在对每个图像执行二进制分割,因此这就是我选择二进制交叉熵作为损失函数的原因。
关于python - Keras ImageDataGenerator 用于在单独的目录中使用图像和蒙版进行分割,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56517963/
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