Преобразование в каталог изображений

  • Статья

В этой статье описывается, как с помощью специального компонента преобразовать набор данных в каталог изображений. Это стандартизированный формат данных для связанных с изображениями задач, например для классификации в конструкторе Машинного обучения Azure.

Как использовать преобразование в каталог изображений

  1. Сначала подготовьте набор данных изображений.

    При контролируемом обучении необходимо указать метку набора данных для обучения. Файл набора данных изображений должен иметь следующую структуру:

    Your_image_folder_name/Category_1/xxx.png
Your_image_folder_name/Category_1/xxy.jpg
Your_image_folder_name/Category_1/xxz.jpeg

Your_image_folder_name/Category_2/123.png
Your_image_folder_name/Category_2/nsdf3.png
Your_image_folder_name/Category_2/asd932_.png

    В папке набора данных изображений имеется несколько вложенных папок. Каждая вложенная папка содержит изображения одной категории соответственно. Имена вложенных папок рассматриваются в качестве меток для таких задач, как классификация изображений. Подробнее см. в статье о наборах данных Torchvision.

    Предупреждение

    В настоящее время конструктор не поддерживает наборы данных с метками, экспортированные из службы маркировки данных.

    Поддерживаются изображения со следующими расширениями: JPG, JPEG, PNG, PPM, BMP, PGM, TIF, TIFF, WEBP. В одной папке могут быть изображения нескольких типов. Папки категорий изображений не обязательно должны содержать одинаковое количество файлов.

    Можно использовать либо папку, либо сжатый файл с расширением ZIP, TAR, GZ и BZ2. Для повышения производительности рекомендуется использовать сжатые файлы.

    Пример набора данных изображений

    Примечание

    Для вывода нужно лишь, чтобы папка набора данных изображений содержала неклассифицированные изображения.

  2. Зарегистрируйте набор данных изображений как файловый набор данных в рабочей области. Входные данные компонента преобразования в каталог изображений должны представлять собой именно файловый набор данных.

  3. Добавьте зарегистрированный набор данных изображений на холст. Вы найдете зарегистрированный набор данных в категории Наборы данных в списке компонентов в левой части холста. В настоящее время конструктор не поддерживает визуализацию набора данных изображений.

    Предупреждение

    Тип выходных данных компонента Импорт данных — это каталог DataFrame, который содержит только строку с путем к файлу. Поэтому нельзя использовать компонент Импорт данных для импорта набора данных изображений.

  4. Добавьте на холст компонент Преобразование в каталог изображений. Его можно найти в списке компонентов в категории "Компьютерное зрение/преобразование данных изображений". Подключите его к набору данных изображений.

  5. Отправьте конвейер. Этот компонент может выполняться с помощью GPU или ЦП.

Результаты

Выходные данные компонента Преобразование в каталог изображений имеют формат каталога изображений. Их можно подключить к другим связанным с изображениями компонентам, если у них порт ввода тоже использует формат каталога изображений.

Выходные данные преобразования в каталог изображений

Технические примечания

Ожидаемые входные данные

Имя Тип Описание
Входной набор данных Любой каталог, сжатый файл Входной набор данных

Выходные данные

Имя Тип Описание
Каталог выходных изображений ImageDirectory Каталог выходных изображений

Дальнейшие действия

Ознакомьтесь с набором доступных компонентов для Машинного обучения Azure.