augmentedI​mageDatast​oreに格納した変数​にインデックスorプ​ロパティ(変数.la​bel)ができなくて​困っています。可能で​すか？

imds = imageDatastore('機械学習500',"IncludeSubfolders",true,"LabelSource","foldernames");

[xtrain,xval] = splitEachLabel(imds,0.5,"randomized");

xtrainimg = augmentedImageDatastore([128 128 1],xtrain,"ColorPreprocessing","gray2rgb");

xvalimg = augmentedImageDatastore([128 128 1],xval,"ColorPreprocessing","gray2rgb");

whos xval

whos imds

T = imshow(readimage(imds,1))

whos T

Dt= zeros(128,128,1,2500);

Dv = zeros(128,128,1,2500);

for i=1:numel(xtrainimg.Files)

ytraining = xtrainimg.label(i);　＜ー％質問箇所.labelをつけたい！ができないので他のアイデアをご教授してほ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　しいです！

yval = xvalimg.label(i)

I = imread (xtrainimg.Files{i});

Dt(:,:,:,i) = I;

II = imread (xvalimg.Files{i});

Dv(:,:,:,i) = II;

end

Dt(:,:,:,3)

[Dt,~,ytraining] = digitTrain4DArrayData;

[Dv,~,yval] = digitTest4DArrayData;

したいことは画像の名前と画像を紐づけしたいということです。　

Answer 1

[Atsushi Ueno]

augmentedImageDatastoreのオブジェクト関数であるreadall関数(またはread関数)の出力に

• data — 出力データにdata「画像(input)」と「カテゴリカルラベル(response)」が含まれています
• info — 読み取りデータに関する情報に「カテゴリカルラベル(Label)」が含まれています(read関数のみ)

imds = imageDatastore(fullfile(matlabroot,"toolbox","matlab"),"IncludeSubfolders",true,"FileExtensions",".tif","LabelSource","foldernames");
xtrainimg = augmentedImageDatastore([128 128],imds,'ColorPreprocessing','rgb2gray'); % サンプルのimageDatastoreデータ
%[data,info] = read(xtrainimg) % 【追加】予めaugmentedImageDatastoreのオブジェクト関数read()を実行し出力を得る【コメントを受けコメントアウト】
data = readall(xtrainimg) % 【コメント受け追記】予めaugmentedImageDatastoreのオブジェクト関数readall()を実行し出力を得る

data = 2×2 table
         input         response
    _______________    ________

    {128×128 uint8}    demos   
    {128×128 uint8}    imagesci

for i=1:numel(xtrainimg.Files)
    ytraining = data.response(i) % ＜ー％質問箇所.labelをつけたい！ができないので他のアイデアをご教授してほしいです！
%   ytraining = info.Label(i)    % 【コメントを受けコメントアウト】
end % data.responseもinfo.Labelも同じデータの様です

ytraining = categorical
     demos 

ytraining = categorical
     imagesci 

[Atsushi Ueno]

ミニバッチサイズ?

[takmakome]

すみません解決しました。

[Atsushi Ueno]

ミニバッチサイズ? なにそれ? おいしいの? ⇒ なるほどわかりました (ｷﾘｯ)

• readall関数：augmentedImageDatastore から全てのデータを読み取る
• read関数：augmentedImageDatastore からMiniBatchSize分のデータを読み取る

MiniBatchSize をNumObservationsと同じ数にしてread関数を使うのはreadall関数を使うのと同じ事で、データ数が膨大な場合エラーになる事が想定されます。その為のread関数で分割するんですね。その際、読み込んだブロック数を管理するhasdata関数を使います。

imds = imageDatastore(fullfile(matlabroot,"toolbox","matlab"),"IncludeSubfolders",true,"FileExtensions",".tif","LabelSource","foldernames");
xtrainimg = augmentedImageDatastore([128 128],imds,'ColorPreprocessing','rgb2gray'); % サンプルのimageDatastoreデータ
ytraining = [];
while hasdata(xtrainimg)
    data = read(xtrainimg);
    ytraining = [ytraining; data.response];
end
ytraining

ytraining = 2×1 categorical array
     demos 
     imagesci 

[Atsushi Ueno]

>ミニバッチサイズを変更したら解決しますか？

NOの方が適する回答だと思います。ミニバッチサイズを十分に大きくすればread関数でも全てのデータを読み取る事が出来ますが、readall関数があるのでその必要はありません。それに、全ての情報を一度に読み込むとメモリ不足でエラーになる事が想定されます。その為のデータストアなのですから。

>正しいミニバッチサイズの変更の仕方をご教授してほしいです。

単にxtrainimg.MiniBatchSize = ***とすれば変更可能です。MiniBatchSize に記載があるように「学習、予測、および分類では、trainingOptions で定義された MiniBatchSize に設定なる」様です。

imds = imageDatastore(fullfile(matlabroot,"toolbox","matlab"),"IncludeSubfolders",true,"FileExtensions",".tif","LabelSource","foldernames");
xtrainimg = augmentedImageDatastore([128 128],imds,'ColorPreprocessing','rgb2gray'); % サンプルのimageDatastoreデータ
xtrainimg.MiniBatchSize = 1

xtrainimg = 
  augmentedImageDatastore with properties:

             NumObservations: 2
                       Files: {2×1 cell}
    AlternateFileSystemRoots: {}
               MiniBatchSize: 1
            DataAugmentation: 'none'
          ColorPreprocessing: 'rgb2gray'
                  OutputSize: [128 128]
              OutputSizeMode: 'resize'
        DispatchInBackground: 0