keras讀取多標(biāo)簽圖像數(shù)據(jù)的方法-創(chuàng)新互聯(lián)

不懂keras 讀取多標(biāo)簽圖像數(shù)據(jù)的方法？其實(shí)想解決這個(gè)問題也不難，下面讓小編帶著大家一起學(xué)習(xí)怎么去解決，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲。

創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家業(yè)務(wù)范圍包括IDC托管業(yè)務(wù),虛擬空間、主機(jī)租用、主機(jī)托管，四川、重慶、廣東電信服務(wù)器租用,珉田數(shù)據(jù)中心，成都網(wǎng)通服務(wù)器托管,成都服務(wù)器租用,業(yè)務(wù)范圍遍及中國大陸、港澳臺(tái)以及歐美等多個(gè)國家及地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)公司。

我所接觸的多標(biāo)簽數(shù)據(jù)，主要包括兩類：

1、一張圖片屬于多個(gè)標(biāo)簽，比如，data:一件藍(lán)色的上衣圖片.jpg，label:藍(lán)色，上衣。其中l(wèi)abel包括兩類標(biāo)簽，label1第一類：上衣，褲子，外套。label2第二類，藍(lán)色，黑色，紅色。這樣兩個(gè)輸出label1，label2都是是分類，我們可以直接把label1和label2整合為一個(gè)label，直接編碼，比如[藍(lán)色，上衣]編碼為[011011]。這樣模型的輸出也只需要一個(gè)輸出。實(shí)現(xiàn)了多分類。

2、一張圖片屬于多個(gè)標(biāo)簽，但是幾個(gè)標(biāo)簽不全是分類。比如data：一張結(jié)婚現(xiàn)場(chǎng)的圖片.jpg,label:高興，3（表示高興程度）。這時(shí)label1是分類，label2時(shí)回歸。這種情況就需要多個(gè)標(biāo)簽，模型需要多個(gè)輸出?！酒鋵?shí)最好的例子，就是目標(biāo)檢測(cè)，不但檢測(cè)什么物體（分類），還要檢測(cè)到物體的坐標(biāo)（回歸）】

在這里我主要針對(duì)第二種情況加以說明：

keras的ImageDataGenerator.flow_from_directory 只能簡(jiǎn)單的讀取單標(biāo)簽數(shù)據(jù)。所以我自己寫了個(gè)data_generate，來生成bathsize多標(biāo)簽數(shù)據(jù)

#此模塊主要用來讀取數(shù)據(jù)集，返回一個(gè)數(shù)據(jù)可迭代對(duì)象
#重點(diǎn)是，此模塊分批次的把圖像讀入內(nèi)存的，而不是一次全讀入，有效的減少了內(nèi)存溢出
import os
import cv2
import numpy as np
import keras
from random import shuffle

#目標(biāo)圖像大小
image_size= (229, 229, 3)
#類別編碼
class_dict=dict(zip(['neg','pos','neu'],[0,1,2]))
#處理.txt文件,并加載圖片文件夾里的圖片名
#txt_path，txt文件路徑，data_path，圖片文件夾路徑

def read_txt(txt_path,data_path):
 # 中間數(shù)組
 labels_class = []
 labels_score = []
 with open(txt_path) as f:
 lines_list = f.readlines()
 for lines in lines_list:
  line = lines.split(' ')
  labels_class.append(line[0].rstrip(".jpg"))
  labels_score.append(line[2])
 labels_dict=dict(zip(labels_class,labels_score))
 #處理圖片數(shù)據(jù)集
 all_picture_name = os.listdir(data_path)
 #打亂數(shù)據(jù)集
 shuffle(all_picture_name)
 all_picture_path=[os.path.join(data_path,one)for one in all_picture_name]
 return all_picture_name,all_picture_path,labels_dict

class data_generate:
 def __init__(self,all_piture_name,all_picture_path,labels_dict,batch_size):
 self.index=0
 self.all_picture_name=all_piture_name
 self.all_picture_path=all_picture_path
 self.labels_dict=labels_dict
 self.batch_size = batch_size
 def get_mini_batch(self):
  while True:
  batch_images=[]
  batch_labels=[]
  batch_class=[]
  batch_score=[]
  for i in range(self.batch_size):
  if(self.index==len(self.all_picture_name)):
   self.index=0

  bgr_image = cv2.imread(self.all_picture_path[self.index])
  if len(bgr_image.shape) == 2: # 若是灰度圖則轉(zhuǎn)為三通道
   bgr_image = cv2.cvtColor(bgr_image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
  rgb_image = cv2.cvtColor(bgr_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
  rgb_image=cv2.resize(rgb_image,(image_size[0], image_size[1]))
  img = np.array(rgb_image)
  img=keras.applications.inception_v3.preprocess_input(img)
  batch_images.append(img)
  #label=[]
  label1=self.all_picture_name[self.index].rstrip(".jpg")
  batch_class.append(keras.utils.to_categorical(class_dict[label1[:3]], 3))
  batch_score.append(np.array(self.labels_dict[label1]))
  #batch_labels.append(label)
  self.index+=1
  batch_images=np.array(batch_images)
  batch_class = np.array(batch_class)
  batch_score = np.array(batch_score)
  #注意label的生成batch_class，一個(gè)單獨(dú)數(shù)組，batch_score一個(gè)單獨(dú)的數(shù)組
  '''
  注釋掉的這段代碼生成的label是錯(cuò)誤的。
  batch_images=[]
  batch_labels=[]
  for i in range(self.batch_size):
  if(self.index==len(self.images)):
   self.index=0
  batch_images.append(self.images[self.index])
  batch_labels.append(self.labels[self.index])
  self.index+=1
  batch_images=np.array(batch_images)
  batch_labels=np.array(batch_labels)
  yield batch_images,batch_labels
  '''
  yield batch_images,[batch_class,batch_score]

名稱欄目：keras讀取多標(biāo)簽圖像數(shù)據(jù)的方法-創(chuàng)新互聯(lián)
當(dāng)前網(wǎng)址：http://muchs.cn/article28/dpiejp.html

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