trainNetworkを使用し「入力イメージは４チャネル未満でなければなりません。」と出た時の対処法
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imds=imageDatastore('Oguma_TestImages_Copy','IncludeSubfolder',true,'LabelSource','foldernames');
[imdsTrain,imdsValidation]=splitEachLabel(imds,0.7);
numTrainImages = numel(imdsTrain.Labels);
net=squeezenet;
inputSize = net.Layers(1).InputSize
lgraph = layerGraph(net);
[learnableLayer,classLayer] = findLayersToReplace(lgraph);
[learnableLayer,classLayer]
numClasses = numel(categories(imdsTrain.Labels))
newConvLayer = convolution2dLayer([1, 1],numClasses,'WeightLearnRateFactor',10,'BiasLearnRateFactor',10,"Name",'new_conv');
lgraph = replaceLayer(lgraph,'conv10',newConvLayer);
newClassificatonLayer = classificationLayer('Name','new_classoutput');
lgraph = replaceLayer(lgraph,'ClassificationLayer_predictions',newClassificatonLayer);
pixelRange = [-30 30];
imageAugmenter = imageDataAugmenter( ...
'RandXReflection',true, ...
'RandXTranslation',pixelRange, ...
'RandYTranslation',pixelRange);
augimdsTrain = augmentedImageDatastore([227 227 3],imdsTrain,'ColorPreprocessing','gray2rgb', ...
'DataAugmentation',imageAugmenter);
augimdsValidation = augmentedImageDatastore([227 227 3],imdsValidation,'ColorPreprocessing','gray2rgb');
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MiniBatchSize',11, ...
'MaxEpochs',7, ...
'InitialLearnRate',2e-4, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'ValidationData',augimdsValidation, ...
'ValidationFrequency',3, ...
'Verbose',false, ...
'Plots','training-progress');
netTransfer = trainNetwork(augimdsTrain,lgraph,options);
[YPred,scores] = classify(netTransfer,augimdsValidation);
idx = randperm(numel(imdsValidation.Files),4);
figure
for i = 1:4
subplot(2,2,i)
I = readimage(imdsValidation,idx(i));
imshow(I)
label = YPred(idx(i));
title(string(label));
end
YValidation = imdsValidation.Labels;
accuracy = mean(YPred == YValidation)
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SqueezNetによる画像の転移学習をしようと思ったのですが、
エラー: trainNetwork (line 170)
入力イメージは数値で、4 チャネル未満でなければなりません。
エラー: Oguma_SqueezeNet_Code_03 (line 38)
netTransfer = trainNetwork(augimdsTrain,lgraph,options);
原因:
エラー: imageDataAugmenter/augment (line 596)
入力イメージは数値で、4 チャネル未満でなければなりません。
と出て、うまくいきません。
24、26行目でイメージデータストアは[227 227 3]として3チャネルになるように指定しているにも関わらず、なぜtrainNetwork内では4チャネルと認識されているのでしょうか？
対処法をご存知の方がいれば教えていただきたいです。
製品は MATLAB R2020a です。
よろしくお願いいたします。
17 Comments
Shunichi Kusano
on 1 Jul 2021
直接の原因は分かりませんが、エラーはaugmenter内で出ているので、augmenterに入力しているデータが4チャンネル以上になっているのかなと思います。いったんread関数を使ってimdsTrainからいくつか画像を読み込んでみて、チャンネル数を見てみてはいかがでしょうか。
塁 小熊
on 5 Jul 2021
Shunichi Kusano
on 5 Jul 2021
検証ありがとうございます。
しかし、原因がわかりません…。入力画像も問題無いように見えます。他にレスがつかないようでしたら、エラーが再現するスクリプトと訓練用の画像（数枚）をこちらに共有いただければ、何らか深堀りできるかなとは思います。
塁 小熊
on 5 Jul 2021
Shunichi Kusano
on 5 Jul 2021
コードの共有ありがとうございます。
画像は1カテゴリにつき数枚にダウンサイズしたうえでzipファイル化などして共有することは可能でしょうか。実データが無いとやはり検証が難しく…。
塁 小熊
on 6 Jul 2021
Shunichi Kusano
on 6 Jul 2021
データ共有いただき、ありがとうございました。
こちらでテストしてみたのですが、エラーは再現しませんでした。小熊さんの環境ではこちらのコードとデータでエラーが出るということでよろしいでしょうか。
念のため、私のコード添付します（整形しただけで、内容は一緒です）。
塁 小熊
on 12 Jul 2021
Shunichi Kusano
on 12 Jul 2021
そうですか、何か特定の画像が悪さをしている可能性もあるかと思ったのですが。
他にできることとしまして、
dbstop if error
と、エラーが出るコード（今回ですとtrainNetworkの一文）の前に挿入して実行すると、エラーが出た時点でデバッグモードに入ります。エラー時点でのワークスペースが見れますので、変数の次元などを調べることで、何か手がかりが得られるかもしれません。ですが、コードの深い部分の探索も必要になる可能性もありますので、中級者以上向けの方法です。本当は私がこれをするつもりだったのですが、エラーが出なかったので何もできず、でした。
その他に原因や対処で思い当たることが無いので、一度再インストールするのも手かもしれません。
作成したデータはMATLABのインストールフォルダ以外に置いておけば、再インストールしても大丈夫です。
塁 小熊
on 13 Jul 2021
再インストールする前に、以前送った半量の画像セットと手直し頂いたスクリプトで実行したところ、無事に完走することができました！
完走できたということでツールボックスの破損というよりも、草野さんの見立て通り一部の画像が災いしてエラーを起こしていたと思われます。流石にどの画像が悪さしているかは特定していないのですが、、。
ここまで長々くお付き合い頂き、本当にありがとうございました！
Shunichi Kusano
on 13 Jul 2021
とりあえず原因がわかったようでよかったです。どの画像が原因かはファイルサイズで分かったりしませんでしょうか。エラー内容から察するに、原因となるファイルは画像サイズが他と比べて大きく異なるのでは、と推測します。
塁 小熊
on 15 Jul 2021
Shunichi Kusano
on 15 Jul 2021
そうでしたか。見当違いでした。
そうするともう一枚ずつ調べるしかありませんが、上記dbstop if error使えばおそらく、エラーとなった時のワークスペースを見れますので、どの画像かもわかりそうです。ご参考まで。
塁 小熊
on 16 Jul 2021
Kenta
on 16 Jul 2021
allIm=readall(augimdsTrain);
こんにちは、途中で割りこんですいません。興味深いご質問で、私の方でも試してみました。Windows、matlab2021aで実行しましたが問題なく、Kusanoさまのコードで動きました。
私もどこか画像がいけないのかなあと思いました。例えば上のようにreadallしたり、
for i=1:(画像の枚数ぶん）
im=read(augimdsTrain);
end
などとして、エラーが出ないでしょうか。また、毎回、size(im)などとして、チャンネルの数を見てみてもよさそうだとおもいました。
塁 小熊
on 19 Jul 2021
Kentaさん こんにちは。
そのコードを試そうと思い、エラー出た際に使ったファイルを改めて見返しました。
前回指摘されたのもサイズでしたので、その時はサイズやピクセルばかり見ていたのですが、
なんとなくファイルの表示形式を変えて改めて目を通したらエラーの原因は一目瞭然でした。
この醜態を晒さずにそっと心の片隅にしまう事も一瞬考えたのですが、後学のために、そして戒めとして、この事実を共有しようと思います。
１ 枚 だ け G I F で し た。
これを見つけた時、思わず笑ってしまいました。
Kusanoさんにかけたご迷惑と奪ってしまった時間は全て、この一枚のGIFと自分の間抜けさが原因だったと思うと、なんというかもう笑うしかありません。
改めてKusanoさん、ありがとうございました。と同時にほんっとにすいませんでした！
Kenta
on 20 Jul 2021
なるほど！小熊さんありがとうございます。データストアにGIFも格納されてしまうのですね、、、私もGIFはよく使うので参考になります。原因がわかったようでよかったです。
「タグ」のところにimageDataAugmenterなど、今回のご質問で関連していそうな単語をいれておくと、今後似た問題が検索されたときに引っかかる確率があがりそうです。
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on 20 Jul 2021
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