deepfashion数据集的evaluation partitions标注能用来做什么
时间: 2024-04-03 19:36:16 浏览: 76
DeepFashion数据集的evaluation partitions标注通常用于评估计算机视觉模型在多个任务上的性能。这些标注包含有关每个图像的属性(例如颜色,纹理,形状等)和标签(例如服装类别,场合,品牌等)。通过使用这些标注,可以对模型进行测试和评估,以确定其在特定任务上的准确性和性能。此外,这些标注还可以用于训练和开发新的计算机视觉模型,以提高其在各种任务上的性能。
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deepfashion数据集的evaluation partitions标注能用来做什么,并提供示例代码
DeepFashion数据集的evaluation partitions标注可以用于训练和评估计算机视觉模型,特别是针对时尚图像的任务,如服装类别分类、属性预测、检测和分割等。以下是一个示例代码,演示如何使用DeepFashion数据集的evaluation partitions标注来训练一个服装类别分类器:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import os
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D
# Load the evaluation partitions annotation file
anno_df = pd.read_csv('list_eval_partition.csv')
# Define the image directory
img_dir = 'img'
# Define the batch size
batch_size = 32
# Define the image generator with data augmentation
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True)
# Generate the training data
train_generator = train_datagen.flow_from_dataframe(dataframe=anno_df[anno_df['evaluation_status']=='train'],
directory=img_dir,
x_col='image_name',
y_col='category_label',
target_size=(224, 224),
batch_size=batch_size,
class_mode='categorical')
# Define the model architecture
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# Compile the model
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
# Train the model
history = model.fit(train_generator,
steps_per_epoch=len(train_generator),
epochs=10)
# Evaluate the model on the test set
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_generator = test_datagen.flow_from_dataframe(dataframe=anno_df[anno_df['evaluation_status']=='test'],
directory=img_dir,
x_col='image_name',
y_col='category_label',
target_size=(224, 224),
batch_size=batch_size,
class_mode='categorical')
loss, accuracy = model.evaluate(test_generator, steps=len(test_generator))
print('Test accuracy:', accuracy)
```
该代码使用Keras库构建了一个简单的卷积神经网络模型,并使用ImageDataGenerator从DeepFashion数据集中生成训练和测试数据。在这个示例中,我们使用evaluation partitions标注来分割数据集,并仅使用其中的训练数据进行模型训练,然后在测试数据上评估模型性能。
exists_partitions所有的列是什么
exists_partitions是一个DataFrame对象,它包含了指定表的所有分区列表。这个DataFrame对象包含一个列,列名为“partition”,该列包含了所有分区的名称。
具体来说,exists_partitions的schema(即列名和数据类型)如下所示:
```
root
|-- partition: string (nullable = false)
```
这个schema表示,exists_partitions只有一个列“partition”,它的数据类型是字符串类型(string),并且该列不能为空(nullable = false)。
例如,假设我们有一个名为“sales”的表,它按照日期分成了多个分区,每个分区包含了一天的销售数据。我们想要获取“sales”表的所有分区列表,那么我们可以使用exists_partitions = self.spark.sql(f'show partitions sales')来获取分区列表。这个语句将返回一个DataFrame对象exists_partitions,包含一个名为“partition”的列,该列包含了所有分区的名称。我们可以使用exists_partitions.columns命令来获取所有列名,例如:
```
print(exists_partitions.columns)
```
输出为:
```
['partition']
```
这表明exists_partitions只有一个名为“partition”的列,该列包含了所有分区的名称。