Изображения Keras без подпапок

Я новичок в Deep Learning. У меня есть этот вопрос: я пытаюсь обучить сеть этими данными . Все находится в одной папке, а метки находятся в другом файле мата.

Я понимаю, что могу читать данные с помощью scipy.io. Но как я могу получить поезд X в одной папке? Если я использую встроенный файл flow_from_directory, он не отображает изображения, потому что каждый класс должен иметь свою собственную папку.

Как я могу создать X только с одной папкой? Теперь он показывает Found 0 images belonging to 0 classes

Существует только папка с изображениями. Все изображения находятся в одной папке. Я имею в виду, что нет папки классов. С flow_from_directory у вас должно быть что-то вроде автомобилей / mercedes, cars / bmw, cars / audi, но у моих данных нет подпапок.

Итак, мой вопрос – есть ли другой способ создания X-данных?

Ссылка, которую вы опубликовали, также показывает ссылку для загрузки « Devkit, включая метки классов для обучения изображений и ограничивающие рамки для всех изображений ».

Вы найдете там необходимую информацию, чтобы преобразовать свой набор данных в нужную структуру папок, необходимую для flow_from_directory() .

С README.md

 -cars_meta.mat: Contains a cell array of class names, one for each class. -cars_train_annos.mat: Contains the variable 'annotations', which is a struct array of length num_images and where each element has the fields: bbox_x1: Min x-value of the bounding box, in pixels bbox_x2: Max x-value of the bounding box, in pixels bbox_y1: Min y-value of the bounding box, in pixels bbox_y2: Max y-value of the bounding box, in pixels class: Integral id of the class the image belongs to. fname: Filename of the image within the folder of images. 

Задайте классы None и поместите все изображения в одну подпапку вашей папки с изображениями.

Например:

  • flow_from_directory (directory = "/ path / to / your / images /", class_mode = "None", …)
  • поместите ваши изображения в /path/to/yourhttp://img.rupython.com/pythondata