图像分类训练数据标签映射与可视化示例

在图像分类模型训练中，需要将图像数据与相应的标签进行关联。标签映射可以帮助我们将类别名称与数值索引对应起来，方便模型训练和结果分析。本文将介绍如何创建和应用标签映射，并提供可视化训练数据示例。

1. 标签映射

首先，我们需要创建一个字典，将训练数据中的类别名称与数值索引对应起来。例如：

labels = {value: key for key, value in train_generator.class_indices.items()}
print('Label Mappings for classes present in the training and validation datasets\n')
for key, value in labels.items():
    print(f'{key} : {value}')

2. 训练数据读取

接下来，我们需要读取训练数据，并将图像数据和标签存储到两个列表中。例如：

code = {0: 'Long sleeved', 1: 'Short sleeve', 2: 'cotton-padded jacket', 3: 'longuette', 4: 'shorts'}
x_train = []
y_train = []

for folder in os.listdir(train_dir):
    files = gb.glob(pathname= str(train_dir+folder+'/*'))
    for file in files :
        imag = cv2.imread(file)
        imag_array = cv2.resize(imag, (150, 150))
        x_train.append(imag_array)
        y_train.append(code[folder])

3. 可视化示例

为了更好地理解训练数据，我们可以随机选择一些训练图片并进行可视化展示。例如：

# 随机选择25张训练集图片
sample_images = random.sample(list(zip(x_train, y_train)), 25)
# 展示训练集中的部分图片及其种类
plt.figure(figsize=(20,20))
for n , i in enumerate(list(np.random.randint(0,len(x_train),25))) : 
    plt.subplot(5,5,n+1)
    plt.imshow(x_train[i])   
    plt.axis('off')
    plt.title(code[y_train[i]])

总结

本文介绍了如何在图像分类模型训练中创建和应用标签映射，并提供了可视化训练数据示例。通过标签映射，我们可以将类别名称与数值索引对应起来，方便模型训练和结果分析。可视化训练数据有助于我们更好地理解数据分布和模型训练效果。