Как эффективно пометить мой набор данных классификации изображений? - PullRequest
Новая
       38

Как эффективно пометить мой набор данных классификации изображений?

0 голосов
/ 03 июня 2019

Я делаю классификацию изображений CNN, для которой я сделал набор данных. У меня есть 4 различных вида изображений:

  • изображения с более высокой контрастностью
  • изображения с шумом
  • изображений с артефактом JPEG
  • неизменных изображений.

Теперь мне нужно пометить мои изображения, чтобы они могли классифицировать проблему на изображении и попытаться исправить ее, но я не могу найти эффективный способ выбрать как все контрасты и добавить метку.

Я уже пробовал веб-приложения, такие как labelbox.io, но, используя это, мне приходится делать каждое изображение вручную, и у меня слишком много изображений, поэтому это будет стоить слишком много времени.

1 Ответ

0 голосов
/ 03 июня 2019

Вы не предоставили эту информацию, но я буду считать, что имена ваших изображений правильно отформатированы, чтобы знать, к какой категории они относятся.

Таким образом, вы можете зацикливать все свои данныеесли они принадлежат к определенной категории, сохраните соответствующую метку в списке и сохраните этот список в .csv: 

labels = []

for img in os.listdir(IMG_FOLDER):
    if 'contrast' in img:            #if your image name contain 'contrast'
        labels.append((img, 0))
    elif 'noise' in img:
        labels.append((img, 1))
    elif 'jpeg' in img:
        labels.append((img, 2))
    elif 'unchanged' in img:
        labels.append((img, 3))

labels = pd.DataFrame(labels, columns=['name', 'label'])
labels.to_csv('labels.csv', index=False)
...