如何从头开始创建和格式化用于机器学习的图像数据集?

我之前只用过.csv格式进行机器学习。我也处理过图像格式,但仅限于预制的图像集(如MNIST等)。如果我要从头开始创建一个图像集,类标签通常是如何格式化的?我是否需要手动为jpeg图像命名标题?

祝好,@某某


回答:

我处理过的图像数据集格式如下:

  1. 类名作为文件夹:顾名思义,属于特定类的图像被放入以类名命名的特定文件夹中。

例如,用于区分猫和狗的数据集

-Dataset/--Cats/---这里放所有猫的图片--Dogs/---这里放所有狗的图片
  1. 单一文件夹 + 文本文件:所有图像都被放入一个文件夹中——显然每个图像文件都有一个独特的名称。可以将图像名称 : 类别的键值对存储在csv文件的行中。

例如

-Dataset/--这里放所有图片e--imagename_class.csv 
  1. 单一文件夹,文件名中包含类别:所有图像可以放入一个文件夹中,图像名称中包含类别标签和某个变化的索引值。

例如

-Dataset/--cat_1.jpg--cat_2.jpg--dog_1.jpg--cat_3.jpg--... 

希望这些对你有帮助!

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