我正在尝试训练一个将图像转换成另一个图像的模型(因此,不是图像分类问题) . 它是自动着色,即将灰度图像转换为颜色 .
我已经建模了我的顺序DL模型 .
我想提供(image_x,image_y)而不是(image_x,label)作为model.fit()方法的输入 .
我如何使用ImageDataGenerator来做到这一点?
如果ImageDataGenerator不是合适的方法,请您参考适当的Keras方法来完成这项工作吗?
我在目录中有图像
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train/grayscale/
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train/color/
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validation/grayscale
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validation/color
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test/grayscale
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test/color
提前致谢 .
1 回答
您的问题就像图像分割任务 . 在keras documentation中有一个将图像和蒙版(在您的情况下为彩色图像)与ImageDataGenerator一起转换的示例 .
这是一个例子:
例如,当您将
train/grayscale
和train/color
传递给两个flow_from_directory
函数时,列车图像的目录应如下所示:train/grayscale/images
train/color/images