MATLAB2019b版中Deep network designer怎么导入图像数据

Question

MATLAB2019b版中Deep network designer怎么导入图像数据

我看官网上是这样的

但是我的软件是这样的，我没有办法添加数据，导入数据

我想问一下，是版本问题还是什么，或者是不是这个版本这个功能有其他入口

Answer 1

• 建议你看下这篇博客👉 ：MATLAB强化学习实战(六) 使用Deep Network Designer创建智能体并使用图像观察进行训练
• 除此之外, 这篇博客: Matlab Deep Network Designer APP搭建神经网络及相关函数讲解中的 3 参数选择原则 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• （1）首先开发一个过拟合的模型
  • 添加更多的层
  • 让每一层变得更大
  • 训练更多的轮次
  （2）然后抑制过拟合
  • dropout
  • 正则化
  • 图像增强
  （3）再次调节超参数
  • 学习速率
  • 隐藏层单元数
  • 训练轮次
  超参数的选择是一个经验不断测试的结果，经典机器学习的方法，如特征工程、增加训练数据要做交叉验证。

• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  根据参考资料中的示例程序，可以使用imageDatastore函数导入图像数据集。以下是具体步骤：

  1. 确认图像数据集的路径。需要将图像数据集存放在指定文件夹下。

  2. 使用imageDatastore函数读取图像数据集，指定数据集路径和相关参数。示例代码如下：

  digitDatasetPath = '数据集路径';
  imds = imageDatastore(digitDatasetPath,'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
  

  其中，digitDatasetPath表示数据集路径，参数'IncludeSubfolders'指示该函数是否读取所有子文件夹中的图像，'LabelSource'表示如何生成数据集的标签。

  1. 使用如下代码展示部分数据集：

  perm = randperm(numel(imds.Files),20);
  for i = 1:20
      subplot(4,5,i);
      imshow(imread(imds.Files{perm(i)}));
      title(imds.Labels(perm(i)));
  end
  

  其中，numel(imds.Files)表示数据集中图像的数量，randperm函数随机生成perm序列，展示perm中的20张图像。

  由于Deep Network Designer是在MATLAB中进行深度网络设计的GUI工具，因此要以代码的形式使用ImageDatastore函数导入数据集，需要手动在代码中创建图层，并使用trainNetwork函数进行训练。如果需要使用Deep Network Designer中添加数据的功能，则需要检查版本是否正确或者核实文档中的信息是否有误。