이미지 디렉터리 분할
이 토픽에서는 Azure Machine Learning 디자이너에서 이미지 디렉터리 분할 구성 요소를 사용하여 이미지 디렉터리의 이미지를 두 개의 고유 집합으로 나누는 방법에 대해 설명합니다.
이 구성 요소는 이미지 데이터를 학습 및 테스트 집합으로 분리해야 하는 경우에 특히 유용합니다.
분할 이미지 디렉터리를 구성하는 방법
파이프라인에 이미지 디렉터리 분할 구성 요소를 추가합니다. ‘Computer Vision/이미지 데이터 변환’ 범주에서 이 구성 요소를 찾을 수 있습니다.
출력이 이미지 디렉터리인 구성 요소에 연결합니다.
첫 번째 출력에서 이미지의 비율을 입력하여 왼쪽 분할에 포함할 데이터의 비율을 지정합니다. 기본값은 0.9입니다. 분수 결과가 정수가 아닌 경우 구성 요소는 가까운 작은 정수를 사용합니다.
기술 정보
예상 입력
| Name | 형식 | 설명 |
|---|---|---|
| 이미지 디렉터리 입력 | ImageDirectory | 분할할 이미지 디렉터리입니다 |
구성 요소 매개 변수
| Name | 형식 | 범위 | 옵션 | Description | 기본값 |
|---|---|---|---|---|---|
| 첫 번째 출력에서 이미지의 비율 | Float | 0-1 | 필수 | 첫 번째 출력에서 이미지의 비율 | 0.9 |
출력
| Name | 형식 | 설명 |
|---|---|---|
| 출력 이미지 디렉터리1 | ImageDirectory | 선택한 이미지를 포함하는 이미지 디렉터리 |
| 출력 이미지 디렉터리2 | ImageDirectory | 다른 모든 이미지를 포함하는 이미지 디렉터리 |
다음 단계
Azure Machine Learning에서 사용 가능한 구성 요소 집합을 참조하세요.