深層学習における画像処理について

深層学習を用いて画像分類を行いたいのですが、画像データのサイズがばらばらであるため、augmentedImageDatastoreを使って学習データのサイズを変換しようとしました。しかし、エラーが出て、学習をすることができません。どうすればよいのでしょうか?

エラーは以下の通りです。

エラー: trainNetwork (行 183)

検証イメージのサイズは 375x500x3 ですが、入力層にはサイズ 28x28x3 のイメージが必要です。

コードは、層の設定を省略して載せています。

clear;
a=imageDatastore(fullfile("animal_data"),"IncludeSubfolders",true,"LabelSource","foldernames");
labelCount=countEachLabel(a)
[imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel(a,0.7,0.3,"randomized");

allTrain=augmentedImageDatastore([28 28 3],imdsTrain);

layers = [
    imageInputLayer([28 28 3])
    
   ・・・・
 
net = trainNetwork(allTrain,layers,options);

Answer 1

[Hiroyuki Hishida]

岡安様、

"検証"イメージサイズがDNNの入力サイズにあっていないからかと思われます。

コードを拝見しますと、imdsTrainはaugmentaionされておりますが、imdsValidationはaugmentationされておりません。もし、imdsValidationを作成されたDNNに入力されますと、入力サイズエラーになるかと思われます。

菱田

[勇輝 岡安]

検証データもサイズ変更が必要なのを忘れていました。

サイズ変更をした結果、無事に学習を行えました。ありがとうございました。