[Dt,A,~] = digitTrain4DArrayData [Dv,B,~] = digitTest4​DArrayData​に入れたときにcas​tでクラス変換をdo​uble型にしたのに​digitTrain​4DArrayDat​aに入れるとカテゴラ​イズ型になってしまう

imds = imageDatastore('機械学習500',"IncludeSubfolders",true,"LabelSource","foldernames");

[xtrain,xval] = splitEachLabel(imds,0.5,"randomized");

xtrainimg = augmentedImageDatastore([28 28 1],xtrain,"ColorPreprocessing","gray2rgb");

xvalimg = augmentedImageDatastore([28 28 1],xval,"ColorPreprocessing","gray2rgb");

whos xval;

whos imds;

T = imshow(readimage(imds,1));

whos T

Dt= zeros(128,128,1,2500);

Dv = zeros(128,128,1,2500);

for i=1:numel(xtrainimg.Files)

I = imread (xtrainimg.Files{i});

Dt(:,:,1,i) = I;

II = imread (xvalimg.Files{i});

Dv(:,:,:,i) = II;

end

whos Dt

data = readall(xtrainimg);

trainfiles = data.input;

trainres = data.response;

A = cast(trainres,"unit8")

whos trainres

%size trainres

whos A

data1 = readall(xvalimg);

valfile = data1.input;

valB = data1.response;

B = cast(valB,"unit8")

%ytraining = categorical(data);

%yval = categorical(data1);

[Dt,A,~] = digitTrain4DArrayData

[Dv,B,~] = digitTest4DArrayData

[Dt,A,~] = digitTrain4DArrayData [Dv,B,~] = digitTest4DArrayData　

変数Aに割り建てられた値が使われず反映されていません。Bも同様です。どうやって digitTrain4DArrayData 等に入れたときにA,Bnidouble型で反映させるのかご教示してほしいです。お願いします。

[Atsushi Ueno]

• digitTest4DArrayData関数は「深層学習用のデータセット」の内「数字データセット」を読み込みます
• (MATLABルート)/toolbox/nnet/nndemos/nndatasets/DigitDataset/ 内の数字画像を読み取っています
• 角度情報(各画像が何度傾いているか)は、別途保存されているcsvファイルから読み込みます
• splitEachLabel関数は使わず、既存の学習用/検証用の画像リストをtableデータとして読み込みます
• ラベル(数字情報)はimageDatastore関数でフォルダ名をラベルとして読み込みます
• (↑csvファイルにもラベルが記録されていますが、何故かそれは使わずimdsから取得しています)

type digitTrain4DArrayData

function [images, digits, angles] = digitTrain4DArrayData
% digitTrain4DArrayData   Load the digit training set as 4-D array data
%
%   images      - Input data as an H-by-W-by-C-by-N array, where H is the
%                 height and W is the width of the images, C is the number
%                 of channels, and N is the number of images.
%   digits      - Categorical vector containing the labels for each
%                 observation.
%   angles      - Numeric vector containing the angle of rotation in
%                 degrees for each image.

% Copyright 2016 The MathWorks, Inc.

[images, digits, angles] = digitTableToArray(digitTrainTable);

end

type digitTableToArray

function [images, digits, angles] = digitTableToArray( aDigitTable )
% digitTableToArray   Convert a table containing a digit dataset into a 4-D
% array
%
% Inputs
%   aDigitTable - A table containing training or test digit dataset.
%
% Outputs
%   images      - Input data as an H-by-W-by-C-by-N array, where H is the
%                 height and W is the width of the images, C is the number of
%                 channels, and N is the number of images.
%   digits      - Categorical vector containing the label of the digit for each
%                 observation.
%   angles      - Numeric vector containing the angle of rotation in
%                 degrees for each image.

% Copyright 2016 The MathWorks, Inc.

imagePaths = iGetFullDigitPaths( aDigitTable );

digitImds = imageDatastore( imagePaths, 'LabelSource', 'foldernames' );

[images, digits] = imds2array(digitImds);

angles = aDigitTable.angle;

end

function imagePaths = iGetFullDigitPaths( aDigitTable )
% Base digit path
digitPath = fullfile( matlabroot, 'toolbox', 'nnet', 'nndemos', 'nndatasets', 'DigitDataset' );

% Add digit folder to path name
imagePaths = strcat(num2str(aDigitTable.digit), filesep, aDigitTable.image);

% Add full path
imagePaths = cellfun(@(s)strcat(digitPath,filesep,s),imagePaths,'UniformOutput',false);
end

type digitTrainTable

function trainTable = digitTrainTable
digitTrainCSVPath = fullfile( matlabroot, 'toolbox', 'nnet', 'nndemos', 'nndatasets', 'DigitDataset', 'digitTrain.csv' );
trainTable = readtable( digitTrainCSVPath, 'Delimiter', ',' );
end

trainTable = readtable('/MATLAB/toolbox/nnet/nndemos/nndatasets/DigitDataset/digitTrain.csv')

trainTable = 5000×3 table
          image          digit    angle
    _________________    _____    _____

    {'image2119.png'}      3       -42 
    {'image2593.png'}      3       -15 
    {'image6703.png'}      7       -24 
    {'image6950.png'}      7       -44 
    {'image6462.png'}      7        13 
    {'image6667.png'}      7        21 
    {'image8677.png'}      9        19 
    {'image8651.png'}      9       -35 
    {'image6557.png'}      7       -40 
    {'image6965.png'}      7        23 
    {'image2437.png'}      3        27 
    {'image8313.png'}      9       -17 
    {'image8182.png'}      9       -35 
    {'image6543.png'}      7       -13 
    {'image2722.png'}      3       -33 
    {'image6701.png'}      7        43 

Answer 1

[Atsushi Ueno]

[XTrain,~,YTrain] = digitTrain4DArrayData; [XValidation,~,YValidation] = digitTest4DArrayDataの「～」これの意味を教えてください。 - (mathworks.com)

>変数Aに割り建てられた値が使われず反映されていません。Bも同様です。

コメントに書いた通りdigitTest4DArrayData関数は「数字データセット」を読み込む関数です。DtやAなど「機械学習500」由来のデータが「数字データセット」由来のデータにより上書きされてしまっています。

>どうやって digitTrain4DArrayData 等に入れたときにA,Bnidouble型で反映させるのかご教示してほしいです

⇒単にcategorical型をdouble型に変換するのであれば、質問のプログラムで実行しているのと同様にキャストすれば良いです

% A = cast(trainres,"unit8")

「数字データセット」の"digits"(画像が0-9のどの数字かを示すcategorical型ラベル)をdouble型として得たいのであれば

[images, digits, angles] = digitTrain4DArrayData;
categories(digits)

但し、categorical型は列挙型と同じで、数値に変換すると元の離散カテゴリが持っていた情報が失われてしまいます。数字のラベルは０～９で、MATLABはデフォルトで1ベースなのでこれを数字に変換すると１～１０になってしまいます。数値に変換後1を減算すればこれらが一致します。

double(digits) - 1; % categorical型ラベル'0'-'9'を数値0-9に変換