deeplabv3+​によるセマンティック​セグメンテーションに​おけるtrainne​tworkのエラー

https://jp.mathworks.com/help/vision/examples/semantic-segmentation-using-deep-learning.html

を参考に自分で用意したデータセットでセマンティックセグメンテーションを行ったところ，以下のようなエラーが発生しました．これはどのような原因が考えられるのでしょうか．

エラー: trainNetwork (line 170)
無効な分類検証データ table です。予測子は、イメージ パスまたはイメージとして table の最初の列になければなりません。応答は、カテゴリカル ラベルとして最初の列の後になければなりません。

[Kenta]

こちらすでに解決されていますでしょうか。もし解決されていた場合、どのようなことが原因だったか教えてもらってもよろしいでしょうか？

[Kodai Sato]

まだ解決していません

[Kenta]

以前送ってもらったデータで試しましたが、こちらではうまく実行できます。一度添付のもので試してもらってもいいですか？

[Kodai Sato]

ありがとうございます

返信はしばらく後になるかもしれませんが試してみます．

Answer 1

[Kenta]

こんにちは、コメントのほう、返信いただきありがとうございます。

検証データの作り方のせいで、エラーを返したようですが、おそらく、スカラーIDではなく、RGBラベルで作っていたため、どこか問題があったのだと思います。ただ、リサイズの関数などもうまく走るように訂正したところ学習もできるようになりました。添付のものでうまく動くはずですので、これをもとにデータを増やしたりして実行いただけると幸いです。よろしくお願いいたします。

[Kodai Sato]

ご丁寧にありがとうございます

動かしましたらすぐに返信いたします

[Kodai Sato]

添付いただいたコードで動かしたところ以下のようなエラーが発生しました

エラー: imwrite (line 448)
ファイル名からファイル形式を判定できません。

エラー: resizeCamVidPixelLabels (line 33)
    imwrite(L,name3)

エラー: g_labelResized (line 10)
pxds = resizeCamVidPixelLabels(pxds,labelFolder);

[Kenta]

ファイル名からファイル形式が特定できない、ということは、name3に、○○.jpgといった、画像保存に適した名前がつけられていないことが原因と思います。name1, name2で、extractBeforeなどを使って、うまく元ファイルと同じ画像名にするようにしています。resizeCamVidPixelLabels関数の、name1, name2周辺のコードを見直してもらい、うまく適合するよう調整してもらえますか。

私のためした方法とファイル名のつけかたが異なっていて、それがエラーの原因になっていると思います。例えば、私の添付した画像にならって画像名を変更するのも良いと思います。ただ、今後も同様のコードを使えるよう、コードの中身も追っていただけると幸いです。

[Kodai Sato]

ご丁寧にありがとうございます

結局検証データはなしにして動かしました