imageDatastore函数中LabelSource设置参数有哪些

时间: 2023-06-24 07:04:05 浏览: 150
在MATLAB的imageDatastore函数中,LabelSource参数可以设置为以下值: 1. 'none': 表示不使用标签。此时,数据存储库中的所有图像都被视为同一类别。 2. 'foldernames': 表示使用文件夹名称作为标签。此时,数据存储库中的每个文件夹都被视为一个类别,文件夹名称将被用作该类别的标签。 3. 'fileprefixes': 表示使用文件名前缀作为标签。此时,数据存储库中的每个图像文件名都应该以标签名称开头,文件名前缀将被用作该图像的标签。 4. 'digitlabel': 表示使用数字标签。此时,数据存储库中的每个图像文件名都应该以数字标签开头,数字将被用作该图像的标签。 5. 自定义函数句柄: 可以使用一个自定义函数句柄来生成标签。该句柄应该接受一个输入参数(即文件名或文件路径)并返回一个标签。
相关问题

imageDatastore函数中LabelSource如何使用

在MATLAB中,使用`imageDatastore`函数可以创建一个数据存储器,其中包含了一些图像数据和对应的标签。`LabelSource`选项可以用来指定标签的来源,可以是文件名中的信息、文件夹的名称或者自定义函数。 例如,假设我们有一些图像数据和对应的标签存储在以下文件夹结构中: ``` data/ class1/ image1.jpg image2.jpg ... class2/ image1.jpg image2.jpg ... ``` 我们可以使用以下代码创建一个数据存储器,并将标签设置为文件夹名称: ``` imds = imageDatastore('data', 'LabelSource', 'foldernames'); ``` 在这个例子中,`LabelSource`参数设置为`foldernames`,这意味着数据存储器将使用每个图像所在文件夹的名称作为标签。`imds.Labels`可以访问所有图像的标签。 你还可以自定义一个函数来指定标签的来源。例如,以下代码使用一个自定义函数来从文件名中提取标签: ``` imds = imageDatastore('data', 'LabelSource', @extractLabel); function label = extractLabel(filename) % 从文件名中提取标签 [~, label, ~] = fileparts(fileparts(filename)); end ``` 在这个例子中,`LabelSource`参数设置为一个函数`@extractLabel`。这个函数将从图像文件名中提取标签,并返回它们。`imds.Labels`将包含所有图像的标签。

matlab中LabelSource参数设置

在Matlab中,LabelSource参数是用于指定训练数据标签的来源。它可以用于指定标签存储在哪个变量中,或者从数据中自动推断标签。 LabelSource参数可以在许多函数中使用,例如trainNetwork、imageDatastore和augmentedImageDatastore等。 以下是一些常见的LabelSource参数设置: 1. 'none':表示没有标签,仅用于无监督学习。 2. 'input':表示标签存储在输入数据中。例如,在图像分类任务中,图像文件名可以包含类别信息。 3. 'output':表示标签存储在输出数据中。例如,在语音识别任务中,每个输入音频文件都有一个文本转录输出。 4. 'labelsource':表示标签存储在指定的变量中。 例如,在trainNetwork函数中,可以使用以下代码指定标签存储在一个名为labels的变量中: ``` options = trainingOptions('sgdm', 'LabelSource', 'labelsource', 'LabelData', labels); net = trainNetwork(data, layers, options); ``` 请注意,LabelData参数指定了训练数据的标签,而LabelSource参数则指定了标签的来源。

相关推荐

1、读取数据 digitDatasetPath=fullfile(matlabroot,'toolbox','nnet','nndemos','nndatasets','DigitDataset'); imds=imageDatastore(digitDatasetPath,'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames'); numTrainingFiles=0.75; [imdsTrain,imdsTest]=splitEachLabel(imds,numTrainingFiles,'randomized'); 2、神经网络架构 layers=[... imageInputLayer([28 28 1]); convolution2dLayer(5,6,'Stride',1,'Padding','same'); reluLayer maxPooling2dLayer(2,'Stride',2,'Padding','same') convolution2dLayer(5,16,'Stride',1,'Padding','same'); reluLayer maxPooling2dLayer(2,'Stride',2,'Padding','same') fullyConnectedLayer(120) reluLayer fullyConnectedLayer(84) reluLayer fullyConnectedLayer(10) softmaxLayer classificationLayer ]; 3、超参数设置 options=trainingOptions('adam',... 'ExecutionEnvironment','auto','MaxEpochs',30,... 'InitialLearnRate',1e-3,'Verbose',false,'Plots','training-progress'); 4、神经网络训练 net=trainNetwork(imdsTrain,layers,options); 5、预测和输出 Ypred=classify(net, imdsTest); YTest=imdsTest.Labels; accuracy=sum(Ypred==YTest)/numel(YTest) fprintf('精确值为:%5.2f%%\n',accuracy*100); clear I=imread('风扇.png'); net = squeezenet; %net = resnet50('Weights','none') inputSize=net.Layers(1).InputSize; I_resize=imresize(I,inputSize(1:2)); label=classify(net,I_resize,'ExecutionEnvironment','cpu'); 6、输出图片 figure subplot(1,4,1),plot(layerGraph(net.Layers)); subplot(1,4,2),imshow(I); subplot(1,4,3),imshow(I_resize); subplot(1,4,4),imshow(I_resize);title(string(label))

filename = 'lowshiyan.xlsx'; sheet = 1; [num,txt,raw] = xlsread(filename, sheet); % 添加标签 G = num(:,1); P = num(:,2); T = num(:,3); M = num(:,4); F = num(:,5); Ta = num(:,6); num_images = size(num, 1); image_size = [10, 10]; data_images = zeros([image_size, num_images]); for k = 1:num_images num_elements = numel(num(k,1:5)); num_rows = ceil(num_elements/image_size(1)); image_matrix = reshape(num(k,1:5), num_rows, [])'; % 转置后再reshape resized_image_matrix = imresize([image_matrix, zeros(5, 1)], [10, 2]); % 在右边添加空列将大小从5x1扩展到5x2 resized_image_matrix = resized_image_matrix(:, 1:end-1); % 删除添加的空列 Ta_matrix = Ta(k); % 取第六列数据作为输出数据 image_10by10 = imresize(resized_image_matrix, [10, 10]); % 将大小调整为10x10 data_images(:,:,k) = mat2gray(image_10by10); Ta_images(k) = Ta_matrix; % 存储输出数据 end % 保存输入数据 if ~exist('input_images', 'dir') mkdir('input_images'); % 创建新的文件夹用于存储图像 end for k = 1:num_images input_filename = sprintf('input_images/%d.jpg', k); imwrite(data_images(:,:,k), input_filename, 'jpg'); end % 保存输出数据 if ~exist('output_data', 'dir') mkdir('output_data') % 创建新的文件夹用于存储输出数据 end for k = 1:num_images output_filename = sprintf('output_data/%d.txt', k); dlmwrite(output_filename, Ta_images(k), 'precision', '%.6f'); end % 创建ImageDatastore对象 imds = imageDatastore('input_images', 'FileExtensions', '.jpg', 'LabelSource', 'foldernames'); imds.ReadFcn = @(filename)imresize(imread(filename), [32, 32]); % 调整图像大小为32x32 % 添加输出数据 outputds = tabularTextDatastore('output_data/*.txt', 'ReadVariableNames', false); imds = combine(imds, outputds); % 划分训练集和测试集 [trainImds, testImds] = splitEachLabel(imds, 0.8, 'randomized');检查对函数 'splitEachLabel' 的调用中是否存在不正确的参数数据类型或缺少参数。怎么修改,请给出修改后代码

最新推荐

recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

hive中 的Metastore

Hive中的Metastore是一个关键的组件,它用于存储和管理Hive中的元数据。这些元数据包括表名、列名、表的数据类型、分区信息、表的存储位置等信息。Hive的查询和分析都需要Metastore来管理和访问这些元数据。 Metastore可以使用不同的后端存储来存储元数据,例如MySQL、PostgreSQL、Oracle等关系型数据库,或者Hadoop分布式文件系统中的HDFS。Metastore还提供了API,使得开发人员可以通过编程方式访问元数据。 Metastore的另一个重要功能是跟踪表的版本和历史。当用户对表进行更改时,Metastore会记录这些更改,并且可以让用户回滚到
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察

![MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1a36558cefc0339f7836cca7680c0aef.png) # 1. MATLAB柱状图概述** 柱状图是一种广泛用于数据可视化的图表类型,它使用垂直条形来表示数据中不同类别或组别的值。在MATLAB中,柱状图通过`bar`函数创建,该函数接受数据向量或矩阵作为输入,并生成相应的高度条形。 柱状图的优点在于其简单性和易于理解性。它们可以快速有效地传达数据分布和组别之间的比较。此外,MATLAB提供了广泛的定制选项,允许用户调整条形颜色、
recommend-type

软件工程每个学期的生活及学习目标

软件工程每个学期的生活及学习目标可能包括以下内容: 1. 学习软件开发的基本理论和实践知识,掌握常用的编程语言和开发工具。 2. 熟悉软件开发的流程和方法,了解软件工程的标准和规范。 3. 掌握软件需求分析、设计、开发、测试、部署和维护的技能,能够独立完成简单的软件开发任务。 4. 培养团队合作的能力,学会与他人进行有效的沟通和协作,共同完成软件开发项目。 5. 提高自己的计算机技术水平,了解最新的软件开发技术和趋势,积极参与开源社区和技术交流活动。 6. 注重学习方法和习惯的培养,养成良好的学习和生活习惯,保持健康的身心状态。 7. 积极参加校内外的实践活动和比赛,拓展自己的视
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识,同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统,学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中,学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理,使系统功能更全面、实用,从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律,没有缺勤情况,演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细,展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中,学生能够自信地回答问题,展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定,认为学生在课程设计中表现出色,值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分,其中平时表现占比20%,报告成绩占比40%,演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定,最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算,全面评估学生在课程设计中的各项表现,最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计,学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力,同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力,为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中,不仅获得了理论知识的提升,同时也锻炼了实践能力和创新思维,为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握,同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量,学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统,为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述,校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计,学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解,还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础,使其在实际工作中能够胜任更多挑战。
recommend-type

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩