Нет подходящего метода, свойства или поля «Файлы» для класса «расширенный? ImageDatas? tore».

Hi,

Я пытаюсь применить Обучение сети глубокого обучения для классификации новых изображений». Я сделал тест точно в соответствии с

https://www.matlabsolutions.com/documentation/deeplearning/train-deep-learning-network-to-classify-new-images.php

Но у меня всегда были некоторые проблемы, такие как:

«Нет подходящего метода, свойства или поля «Файлы» для класса «augmentedImageDatastore».

Ошибка в googlenetJIAGUI (строка 88)

valFrequency = floor(numel(augimdsTrain.Files)/miniBatchSize);

Когда я бежал:

%Train Network
pixelRange = [-30 30];
scaleRange = [0.9 1.1];
imageAugmenter = imageDataAugmenter( ...
    'RandXReflection',true, ...
    'RandXTranslation',pixelRange, ...
    'RandYTranslation',pixelRange, ...
    'RandXScale',scaleRange, ...
    'RandYScale',scaleRange);
augimdsTrain = augmentedImageDatastore(inputSize(1:2),imdsTrain, ...
    'DataAugmentation',imageAugmenter);

augimdsValidation = augmentedImageDatastore(inputSize(1:2),imdsValidation);
%Specify the training options. 
miniBatchSize = 10;
valFrequency = floor(numel(imdsValidation.Files)/miniBatchSize); %%valFrequency = floor(numel(augimdsTrain.Files)/miniBatchSize);
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'MaxEpochs',6, ...
    'InitialLearnRate',3e-4, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',augimdsValidation, ...
    'ValidationFrequency',valFrequency, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

Я проверяю внутри «augimdsTrain», там нет «Файлов». Когда я заменяю на «valFrequency = floor(numel(augimdsTrain.Files)/miniBatchSize);» с «valFrequency = floor(numel(imdsValidation.Files)/miniBatchSize)». «valFrequency = floor(numel(augimdsTrain.Files)/miniBatchSize);» Кажется, это работает.

ОТВЕЧАТЬ

Matlabsolutions.com предоставляет последнюю Помощь по домашним заданиям MatLab, Помощь по заданию MatLab для студентов, инженеров и исследователей в различных отраслях, таких как ECE, EEE, CSE, Mechanical, Civil со 100% выходом. Код Matlab для BE, B.Tech , ME, M.Tech, к.т.н. Ученые со 100% конфиденциальностью гарантированы. Получите проекты MATLAB с исходным кодом для обучения и исследований.

Взломать путь:

old_warning_state = warning('off', 'MATLAB:structOnObject');
temp = struct(augimdsValidation);
warning(old_warning_state);
valFrequency = floor(numel(temp.DatastoreInternal.Files)/miniBatchSize);

СМОТРИТЕ ПОЛНЫЙ ОТВЕТ НАЖМИТЕ НА ССЫЛКУ