pixelLabelDatastore参数顺序

时间: 2023-11-27 10:49:27 浏览: 169
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使用 MATLAB 和 Simulink 开发自动驾驶

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pixelLabelDatastore函数的参数顺序如下： ```matlab pxds = pixelLabelDatastore(pixelLabelData,classNames, pixelLabelID) ``` 其中，参数的含义为： - `pixelLabelData`：像素标签数据的路径或包含图像和其对应标签的结构数组； - `classNames`：像素标签的类别名称； - `pixelLabelID`：每个类别的像素标签 ID。
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trainVol = imageDatastore('data/trainvol'); trainSeg = pixelLabelDatastore('data/trainseg', classes,pixelLabelIDs);后，trainNetwork函数可以以trainVol和trainSeg为输入参数吗

trainSeg = pixelLabelDatastore('data/trainseg', classes, pixelLabelIDs); % 定义图像分割网络结构 inputSize = [512 512 4]; numClasses = 2; lgraph = unetLayers(inputSize, numClasses); % 定义训练选项 ...

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MATLAB将pixelLabelDatastore中的标签加到对应imageDatastore的图片中怎么做

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1. 在使用 pixelLabelDatastore 函数时，应该将 classes 参数设置为一个 cell 数组，而不是一个字符数组。你可以将 classes=['background','object'] 改为 classes={'background','object'}。 2. 在定义 ...

pixelLabelID = [0,1]; pxds = pixelLabelDatastore(segmentation, classNames, pixelLabelID);中location值无效怎么解决

根据MATLAB的官方文档，pixelLabelDatastore函数中的Location参数是可选的，如果不指定，则会自动查找指定路径下的像素标签图像。如果您指定了Location参数，但是它似乎没有生效，可能是因为您在指定路径时...

解释imds = imageDatastore('data', 'FileExtensions', '.jpg', 'LabelSource', 'foldernames'); pxds = pixelLabelDatastore('data', 'FileExtensions', '.png', 'LabelSource', 'foldernames');

pixelLabelDatastore() 函数是用来读取像素级标签数据的，它将指定文件夹中的所有标签图片读取并载入到一个数据存储对象中，可以通过这个对象进行批量处理。 在这两个函数中，'data' 是包含图像和标签数据的...

clc,clear all,close all; classes={'background','object'}; pixelLabelIDs = [0,255]; % 训练集 trainVol = imageDatastore('data/trainvol'); trainSeg = pixelLabelDatastore('data/trainseg', classes,pixelLabelIDs); % 验证集 valVol = imageDatastore('data/valvol'); valSeg = pixelLabelDatastore('data/valseg', classes,pixelLabelIDs); % UNET网络 numClasses = numel(classes); inputSize = [128, 128, 2]; encoderDepth = 4; lgraph = unetLayers(inputSize, numClasses, 'EncoderDepth', encoderDepth); %训练选项 options = trainingOptions('adam', ... 'InitialLearnRate', 1e-3, ... 'MaxEpochs', 50, ... 'MiniBatchSize', 16, ... 'Shuffle', 'every-epoch', ... 'ValidationData', {valVol, valSeg}, ... 'ValidationFrequency', 10, ... 'Plots','training-progress'); % 训练 trainingData =pixelLabelImageDatastore(trainVol, valSeg); trainedNet = trainNetwork(trainingData, lgraph, options); % Perform segmentation on test data testVol = imread('data/testvol/image1.jpg'); testSeg = semanticseg(testVol, trainedNet);出现Invalid validation data. The ImageDatastore has no labels.原因

同时，您还需要确保在 trainNetwork 函数中使用正确的 validationData 参数，例如： trainedNet = trainNetwork(trainingData, lgraph, options, 'ValidationData', validationData); 这样就可以正确地...

clc,clear all,close all; dataDir = fullfile('data'); imds = imageDatastore(fullfile(dataDir,'volume'),'FileExtensions',{'.png'}); classNames = ['A', 'B']; pixelLabelID = [0, 255]; pxds = pixelLabelDatastore('data/segmentation',classNames,pixelLabelID,'FileExtensions',{'.png'}); % 定义网络结构 numClasses = 2; imageSize = [512, 512, 1]; lgraph = unetLayers(imageSize, numClasses, 'EncoderDepth', 3); % 定义训练选项 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 100, ... 'MiniBatchSize', 16, ... 'Shuffle', 'every-epoch', ... 'ValidationData', {imageDatastore(fullfile(dataDir,'valvol'),'FileExtensions',{'.png'}), pixelLabelDatastore(fullfile(dataDir,'valseg'),classNames,pixelLabelID,'FileExtensions',{'.png'})}, ... 'ValidationFrequency', 10, ... 'Verbose', true, ... 'Plots', 'training-progress'); % 训练模型 ds = combine(imds, pxds); net = trainNetwork(ds, lgraph, options); 无法串联元胞数组和分类数组，除非元胞数组仅包含字符向量。怎么改

pxds = pixelLabelDatastore('data/segmentation',classNames,pixelLabelID,'FileExtensions',{'.png'}); 这样定义的 pxds 就是一个元胞数组，其中每个元素都包含一个类名和其对应的标签 ID。

clc,clear all,close all; dataDir = fullfile('data'); imds = imageDatastore(fullfile(dataDir,'volume'),'FileExtensions',{'.png'}); classNames = ["A", "B"]; pixelLabelID = [0, 255]; pxds = pixelLabelDatastore(fullfile(dataDir,'segmentation'),classNames,pixelLabelID,'FileExtensions',{'.png'}); % 定义网络结构 numClasses = 2; imageSize = [512, 512, 1]; lgraph = unetLayers(imageSize, numClasses, 'EncoderDepth', 3); % 定义训练选项 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 100, ... 'MiniBatchSize', 16, ... 'Shuffle', 'every-epoch', ... 'ValidationData', {imageDatastore(fullfile(dataDir,'valvol'),'FileExtensions',{'.png'}), pixelLabelDatastore(fullfile(dataDir,'valseg'),classNames,pixelLabelID,'FileExtensions',{'.png'})}, ... 'ValidationFrequency', 10, ... 'Verbose', true, ... 'Plots', 'training-progress'); % 训练模型 ds = combine(imds, pxds); net = trainNetwork(ds, lgraph, options);无法串联元胞数组和分类数组，除非元胞数组仅包含字符向量。原因

在定义像素标签数据存储器(pxds)时，您传递了一个字符串数组作为类名称参数(classNames)，但是在训练模型之前，您需要将字符串数组转换为分类数组。可以使用以下代码将字符串数组转换为分类数组： classNames =...
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