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最近我正在尝试训练一个文本识别网络。我尝试通过将mjsynth 数据集输入网络来开始训练。但是,数据集中似乎有一些图像是空白的。因此,在训练时,如果我直接将数据输入网络,它会在读取图像时产生错误,并且由于这个错误,训练会停止。有谁知道 mjsynth 数据集中的空白图像列表。这样我就可以从数据集中删除那些空白图像。

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在尝试了很多事情之后,我最终运行了一个相当长的实验来读取 mjsynth 数据集的近 900 万张图像,并收集了损坏或空白的图像。我发现当 mjsynth 数据直接馈送到模型进行训练时,有 12 个损坏的图像停止了模型训练,没有任何变化。这是代码和建立的无效图像。因此,您可以在开始模型训练之前从 mjsynth 数据集中删除这些图像。

import os
import cv2
import numpy as np
rootdir = './mjsynth/mnt/ramdisk/max/90kDICT32px'

invalid_images = []
for subdir, dirs, files in os.walk(rootdir):
    for file in files:
        im_path = os.path.join(subdir, file)
        im = cv2.imread(im_path)
        if type(im) != np.ndarray:
            invalid_images.append(im_path)

print('invalid_images = {}'.format(invalid_images ))

# output
invalid_images = 
['./mjsynth/mnt/ramdisk/max/90kDICT32px\\1863/4/223_Diligently_21672.jpg',
'./mjsynth/mnt/ramdisk/max/90kDICT32px\\913/4/231_randoms_62372.jpg',
'./mjsynth/mnt/ramdisk/max/90kDICT32px\\2025/2/364_SNORTERS_72304.jpg',
'./mjsynth/mnt/ramdisk/max/90kDICT32px\\495/6/81_MIDYEAR_48332.jpg',
'./mjsynth/mnt/ramdisk/max/90kDICT32px\\869/4/234_TRIASSIC_80582.jpg',
'./mjsynth/mnt/ramdisk/max/90kDICT32px\\173/2/358_BURROWING_10395.jpg',
'./mjsynth/mnt/ramdisk/max/90kDICT32px\\2013/2/370_refract_63890.jpg',
'./mjsynth/mnt/ramdisk/max/90kDICT32px\\368/4/232_friar_30876.jpg',
'./mjsynth/mnt/ramdisk/max/90kDICT32px\\1881/4/225_Marbling_46673.jpg',
'./mjsynth/mnt/ramdisk/max/90kDICT32px\\1817/2/363_actuating_904.jpg',
'./mjsynth/mnt/ramdisk/max/90kDICT32px\\275/6/96_hackle_34465.jpg',
'./mjsynth/mnt/ramdisk/max/90kDICT32px\\2069/4/192_whittier_86389.jpg']
于 2020-04-04T10:24:08.713 回答