Convert to Image Directory

Questo articolo descrive come usare il componente Convert to Image Directory per convertire il set di dati di immagini nel tipo di dati image Directory , che è un formato di dati standardizzato nelle attività correlate alle immagini, ad esempio la classificazione delle immagini nella finestra di progettazione di Azure Machine Learning.

Come usare Converti in directory di immagini

1. Preparare prima il set di dati dell'immagine.

   Per l'apprendimento supervisionato, è necessario specificare l'etichetta del set di dati di training. Il file del set di dati immagine deve essere nella struttura seguente:

   Your_image_folder_name/Category_1/xxx.png
   Your_image_folder_name/Category_1/xxy.jpg
   Your_image_folder_name/Category_1/xxz.jpeg
   
   Your_image_folder_name/Category_2/123.png
   Your_image_folder_name/Category_2/nsdf3.png
   Your_image_folder_name/Category_2/asd932_.png
   

   Nella cartella del set di dati immagine sono presenti più sottocartelle. Ogni sottocartella contiene rispettivamente immagini di una categoria. I nomi delle sottocartelle vengono considerati come etichette per attività come la classificazione delle immagini. Per altre informazioni, vedere torchvision datasets (Set di dati torchvision).

   Avviso

   I set di dati etichettati esportati da Etichettatura dati non sono attualmente supportati nella finestra di progettazione.

   Le immagini con queste estensioni (in minuscolo) sono supportate: '.jpg', '.jpeg', '.png', '.ppm', '.bmp', '.pgm', '.tif', '.tiff', '.webp'. È anche possibile avere più tipi di immagini in una cartella. Non è necessario contenere lo stesso numero di immagini in ogni cartella di categorie.

   È possibile usare la cartella o il file compresso con estensione '.zip', '.tar', '.gz' e '.bz2'. I file compressi sono consigliati per ottenere prestazioni migliori.

   

   Nota

   Per l'inferenza, la cartella del set di dati immagine deve contenere solo immagini non classificate.

2. Registrare il set di dati dell'immagine come set di dati di file nell'area di lavoro, perché l'input del componente Converti in directory immagini deve essere un set di dati File.

3. Aggiungere il set di dati dell'immagine registrata all'area di disegno. È possibile trovare il set di dati registrato nella categoria Set di dati nell'elenco dei componenti a sinistra dell'area di disegno. Attualmente Progettazione non supporta la visualizzazione del set di dati delle immagini.

   Avviso

   Non è possibile usare il componente Import Data per importare un set di dati immagine, perché il tipo di output del componente Import Data è DataFrame Directory, che contiene solo la stringa di percorso del file.

4. Aggiungere il componente Convert to Image Directory nell'area di disegno. È possibile trovare questo componente nella categoria 'Visione artificiale/Image Data Transformation' nell'elenco dei componenti. Connetterlo al set di dati dell'immagine.

5. Inviare la pipeline. Questo componente può essere eseguito su GPU o CPU.

Risultati

L'output del componente Convert to Image Directory è in formato Image Directory e può essere connesso ad altri componenti correlati all'immagine di cui il formato della porta di input è anche Image Directory.

Note tecniche

Input previsti

Output

Passaggi successivi

Vedere il set di componenti disponibili per Azure Machine Learning.