Как вручную указать метки классов в keras flow_from_directory?

Ответ 1

Вы можете написать собственный класс генератора, который будет считывать файлы из каталога и применять этикетировки. Этот пользовательский генератор может также принимать экземпляр ImageDataGenerator, который будет производить партии с помощью flow().

Я представляю что-то вроде этого:

class Generator():

    def __init__(self, X, Y, img_data_gen, batch_size):
        self.X = X
        self.Y = Y  # Maybe a file that has the appropriate label mapping?
        self.img_data_gen = img_data_gen  # The ImageDataGenerator Instance
        self.batch_size = batch_size

    def apply_labels(self):
        # Code to apply labels to each sample based on self.X and self.Y

    def get_next_batch(self):
        """Get the next training batch"""
        self.img_data_gen.flow(self.X, self.Y, self.batch_size)

Тогда просто:

img_gen = ImageDataGenerator(...)
gen = Generator(X, Y, img_gen, 128)

model.fit_generator(gen.get_next_batch(), ...)

* Отказ от ответственности: я на самом деле не проверял это, но он должен работать теоретически.

Ответ 2

Вы можете просто использовать flow_from_directory и расширить его до многоклассов следующим образом:

def multiclass_flow_from_directory(flow_from_directory_gen, multiclasses_getter):
    for x, y in flow_from_directory_gen:
        yield x, multiclasses_getter(x, y)

Где multiclasses_getter присваивает вашим изображениям многоклассовый вектор/ваше многоклассовое представление. Обратите внимание, что x и y не являются примерами, а примерами примеров, поэтому это должно быть включено в ваш проект multiclasses_getter.