Keras无法识别训练和验证文件夹中的所有图像

我在Keras中进行图像分类项目。我目前有2个类,每类有1,440张图像用于训练,每类有360张图像用于验证,但当我开始运行Keras模型时,它只能识别到206张用于训练的图像和36张用于验证的图像。我已经检查过,路径是正确的。

这是模型看到的内容:

Keras识别的图像

这是我的训练文件夹:2个文件夹中总共有2,880张图像,每个文件夹1,440张

enter image description here

这是我的验证文件夹:2个文件夹中总共有720张图像,每个文件夹360张

enter image description here

我的图像大部分,大概99%,是.jfif格式的,这是否可能是导致问题的根源?如果不是,又该如何解决这个问题呢?


回答:

是的,使用JFIF格式的图像确实是问题所在。Keras的ImageDataGenerator并不支持所有图像格式,你可以在这里查看支持的格式白名单这里,目前支持PNG、JPG、JPEG、BMP、PPM、TIF和TIFF扩展名/格式。ImageDataGenerator会简单地忽略它不支持的图像格式。

你需要将不支持的图像格式转换为支持的格式。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注