Как разделить набор данных Drone Images на Train & Test и действительные части для Faster R CNN в Matlab2018b

Question

У меня есть 297 изображений в градациях серого, и я хотел бы разделить их на 3 части (поезд-тест и проверка).

Конечно, я написал несколько примеров кодов, например, следующие коды из MathWorks (Обнаружение объектов с использованием ускоренного глубокого обучения R-CNN)

    % Split data into a training and test set.
    idx = floor(0.6 * height(vehicleDataset));
    trainingData = vehicleDataset(1:idx,:);
    testData = vehicleDataset(idx:end,:);

Но Matlab 2018a показать следующую ошибку

Ошибка: «Неопределенная функция« высота »для входных аргументов типа'struct'. "

Я бы хотел обнаружить объекты на изображениях с помощью метода" Faster R CNN "и определить их местоположение на изображениях.

Answer 1

Предположим, что ваши изображения сохранены по пути "C: \ Users \ Student \ Desktop \ myImages". Сначала создайте объект imageDataStore для управления коллекцией файлов изображений.

datapath = "C:\Users\Student\Desktop\myImages";
imds = imageDatastore(datapath);%You may look at documentation for customizations.
[trainds,testds,valds] = splitEachLabel(imds,.6,.2);%Lets say 60% data for training, 20% for testing and 20% for validation

Теперь у вас есть данные поезда в переменных trands и тестовые данные в переменной testds.Вы можете получить каждое изображение, используя readimage , скажем, 5-е изображение из поезда, установленное как;

im = readimage(trainds,5);