Im Problem der Klassifizierung mehrerer Klassen wird erläutert, wie Sie Ihre eigenen Bilddaten in Training, Validierung und Test unterteilen.
Angenommen, Ihre Bilddaten befinden sich im Eingabeordner (siehe Abbildung unten).
<img width="300", alt="image.png " src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/208980/bf6cf0ab-9452-272d-bfe8-8f0981b9182e.png "> Ich möchte die Bilddaten in Trainings-, Validierungs- und Testordner unterteilen, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. <img width="300", alt="image.png ", src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/208980/7c1eae06-3cfd-8b31-7f0c-1ba898b1315b.png ">
pip install split-folders
Erstellen Sie ein Python-Programm. Importieren Sie das Modul "Split-Folders" und führen Sie den folgenden Code aus.
import split_folders
# Split with a ratio.
# To only split into training and validation set, set a tuple to `ratio`, i.e, `(.8, .2)`.
split_folders.ratio('input_folder', output="output", seed=1337, ratio=(.8, .1, .1)) # default values
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