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Conversión al directorio de imagen

En este artículo se describe cómo usar el componente Conversión al directorio de imagen para ayudar a convertir el conjunto de datos de imagen al tipo de datos Directorio de imagen, que es el formato de datos estandarizado en tareas relacionadas con imágenes como la clasificación de imágenes en el diseñador de Azure Machine Learning.

Cómo usar Conversión al directorio de imagen

  1. En primer lugar, prepare el conjunto de datos de imágenes.

    Debe especificar la etiqueta del conjunto de datos de entrenamiento para el aprendizaje supervisado. El archivo de conjunto de archivos de imágenes debe estar en la siguiente estructura:

    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
    

    En la carpeta Image DataSet, hay varias subcarpetas. Cada subcarpeta contiene imágenes de una categoría, respectivamente. Los nombres de las subcarpetas se consideran etiquetas para tareas como la clasificación de imágenes. Consulte el artículo sobre los conjuntos de datos de Torchvision para obtener más información.

    Advertencia

    En el diseñador no se admiten los conjuntos de datos etiquetados actualmente exportados desde el etiquetado de datos.

    Se admiten las imágenes con estas extensiones (en minúsculas): .jpg, .jpeg, .png, .ppm, .bmp, .pgm, .tif, .tiff y .webp. También puede tener varios tipos de imágenes en una carpeta. No es necesario que se incluya el mismo recuento de imágenes en cada carpeta de categorías.

    Puede usar la carpeta o el archivo comprimido con la extensión .zip, .tar, .gz y .bz2. Se recomiendan los archivos comprimidos para mejorar el rendimiento.

    Conjunto de datos de ejemplo de imágenes

    Nota

    Por inferencia, la carpeta del conjunto de datos de imágenes solo debe contener imágenes sin clasificar.

  2. Registre el conjunto de datos de imágenes como un conjunto de datos de archivos en el área de trabajo, ya que la entrada del componente Conversión al directorio de imagen debe ser un conjunto de datos de archivos.

  3. Agregue el conjunto de datos de imágenes registradas al lienzo. Puede encontrar el conjunto de datos registrados en la categoría Conjuntos de datos en la lista de componentes a la izquierda del lienzo. Actualmente, el diseñador no admite la visualización del conjunto de datos de imágenes.

    Advertencia

    No puede usar el componente Importación de datos para importar el conjunto de datos de imagen, porque el tipo de salida de Importación de datos es el directorio de DataFrame, que solo contiene la cadena de la ruta de acceso del archivo.

  4. Agregue el componente Conversión al directorio de imagen al lienzo. Puede encontrar este componente en la categoría "Computer Vision/Image Data Transformation" de la lista de componentes. Conéctelo al conjunto de datos de imágenes.

  5. Envíe la canalización. Este componente puede ejecutarse en una GPU o una CPU.

Resultados

La salida del componente Conversión al directorio de imagen está en formato de directorio de imagen y se puede conectar a otros componentes relacionados con imágenes cuyo formato de puerto de entrada también es el del directorio de imágenes.

Salida de Conversión al directorio de imagen

Notas técnicas

Entradas esperadas

Nombre Escribir Descripción
Conjunto de datos de entrada AnyDirectory, ZipFile Conjunto de datos de entrada

Output

Nombre Escribir Descripción
Directorio de imagen de salida ImageDirectory Directorio de imagen de salida

Pasos siguientes

Vea el conjunto de componentes disponibles para Azure Machine Learning.