Image classification에서 Custom Dataset은 어떻게 불러와야하나요?
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안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다.
데이터 셋 불러오는 것 관련해서 질문드립니다.
아래와 같이 cats_vs_dogs를 tfds에서 제공하는 데이터 셋으로 불러와서 수업을 진행하시는데,
제가 가지고 있는 custom dataset에서 image를 불러와서 학습 시키려면 어떻게 해야하나요?
폴더 구조 및 불러오는 코드를 알려주시면 감사하겠습니다.
(raw_train, raw_validation, raw_test), metadata = tfds.load(
'cats_vs_dogs',
split=['train[:80%]', 'train[80%:90%]', 'train[90%:]'],
with_info=True,
as_supervised=True,
)
Answer 1
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안녕하세요~. 반갑습니다.
먼저 답신이 늦어서 죄송합니다ㅠ.
custom dataset 이미지를 불러와서 학습을 진행하시려면 ImageDataGenerator 모듈의 flow_from_directory 함수를 사용하시면 됩니다.
아래 flow_from_directory 함수의 사용법은 아래 2가지 참고자료를 참고하세요.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/preprocessing/image/ImageDataGenerator
https://codetorial.net/tensorflow/classifying_the_cats_and_dogs.html
좋은 하루되세요~.
감사합니다.
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