ディープラーニングでの評価

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大空
大空 on 28 Jun 2022
Commented: 大空 on 29 Jun 2022
エラーの意味が分からなくまたなぜエラーが出ているのかわかりりません
クラス 'augmentedImageDatastore' のメソッド、プロパティまたはフィール
ド 'Labels' が認識されません。
このようなエラーがでました。
%% 画像読み込み
imds = imageDatastore('catdog','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
labelCount = countEachLabel(imds)
%% データで振り分ける
rateTrainFiles = 0.6;
[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,rateTrainFiles,'randomize');
s_image = [256,256,3];
imdsTrain = augmentedImageDatastore(s_image,imdsTrain);
imdsValidation = augmentedImageDatastore(s_image,imdsValidation);
%%DNN
layers = [
imageInputLayer(s_image)
%% 特徴抽出
convolution2dLayer(3,8,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
fullyConnectedLayer(2)%クラスの数
softmaxLayer
classificationLayer];
options = trainingOptions('sgdm', ...
'InitialLearnRate',0.01,...
'MaxEpochs',4,...
'Shuffle','every-epoch',...
'ValidationData',imdsValidation,...
'VerboseFrequency',30,...
'Verbose',false, ...
'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);
YPred = classify(net,imdsValidation);
クラス 'augmentedImageDatastore' のメソッド、プロパティまたはフィール
ド 'Labels' が認識されません。
YValidation = imdsValidation.Labels;
accuracy = sum(YPred == YValidation)/numel(YValidation)

Accepted Answer

Shunichi Kusano
Shunichi Kusano on 28 Jun 2022
9行目で imdsValidationaugmentedImageDatastore に上書きされていますが、augmentedImageDatastore にはimageDatastore とは違って Labels というフィールドがありません。なのでエラーとなっています。されたいことは上書き前のimdsValidation.Labels の中身を見たいということだと思いますので、9行目の
imdsValidation = augmentedImageDatastore(s_image,imdsValidation);
audsValidation = augmentedImageDatastore(s_image,imdsValidation);
等としてimdsValidationは残しておき、最後の3行を
YPred = classify(net,audsValidation);
YValidation = imdsValidation.Labels;
accuracy = sum(YPred == YValidation)/numel(YValidation)
でおそらく期待通りに動くかと思います。
  2 Comments
大空
大空 on 29 Jun 2022
出来ましたありがとうございます

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