# ImageDataGenerator

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새싹 인공지능 응용sw 개발자 양성 교육 프로그램 심선조 강사님 수업 정리 글입니다. fashion_mnist Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-labels-idx1-ubyte.gz 29515/29515 [==============================] - 0s 0us/step Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-images-idx3-ubyte.gz 26421880/26421880 [==============================] - 2s 0us/step Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow

ym980118

이미지 데이터를 사용할 때, 데이터가 부족할 때가 많습니다. 기존 이미지에서 변형된 이미지를 사용하여 학습을 하여 모델의 정확도를 올릴 수 있습니다. 오늘은 keras의 ImageDataGenerator를 사용하여 이미지 데이터를 변형하는 것을 정리해보겠습니다. ImageDataGenerator keras의 ImageDataGenerator에는 여러가지 변환 유형이 있습니다. 공간 레벨 변형 Flip : 상하, 좌우 반전 Rotation : 회전 Shift : 이동 Zoom : 확대, 축소 Shear : 눕히기(?) 픽셀 레벨 변형 Bright : 밝기 조정 Channel Shift : RGB 값 변경 ZCA Whitening : Whitening 효과 사용해보기 1.데이터 불러오기 및 출력 결과 ![](https://velog.velcdn.com/images/ym98

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https://kylewbanks.com/blog/loading-unlabeled-images-with-imagedatagenerator-flowfromdirectory-keras The classes argument tells flowfromdirectory that you only want to load images of the specified class(es), in this case the test “class”. Now test_data will contain only the one test “class”, allowing you to work with your test dataset just as you would the labeled training data from above.

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ImageDataGenerator 기본 TRDIR / VALDIR 은 각각 trianing과 testing을 위한 데이터가 저장된 경로이다. 해당 경로에는 강아지와 고양이의 사진이 서로 다른 폴더에 저장되어 있다. ImageDataGenerator의 인자로 rescale을 넣어주었는데, 이는 데이터 픽셀의 범위를 0과 1사이로 scaling하기 위한 인자이다. 이후 "flow\from\directory" 함수에 학습 데이터의 경로, batch 크기, class mode (여기서는 강아지와 고양이 분류 문제라서 이진으로 옵션을 선택하였다), 그리고 데이터 크기 (이미지 크기 = (150, 150))를 인자로 넣어준다. 이후 validation 데이터 역시 같은 작업을 해준다. 이후 사전에 구현한 model의 fit함수를 통해 앞서 선언한 학습용 generator와 검증용 generator를 넣어준다. > tr_generator : 학습용 gener