イメージ ディレクトリの分割
このトピックでは、Azure Machine Learning デザイナーのイメージ ディレクトリの分割コンポーネントを使用して、画像ディレクトリの画像を 2 つの異なるセットに分割する方法について説明します。
このコンポーネントは、画像データをトレーニング セットとテスト セットに分割する必要がある場合に特に便利です。
Split Image Directory を構成する方法
Split Image Directory コンポーネントをパイプラインに追加します。 このコンポーネントは Computer Vision/Image Data Transformation\(Computer Vision/イメージ データ変換\) カテゴリにあります。
それを、出力が画像ディレクトリであるコンポーネントに接続します。
[Fraction of images in the first output]\(最初の出力に含まれる画像の割合\) を入力し、左の分割に入れるデータの割合を指定します。既定値は 0.9 です。 割合の結果が整数でない場合、コンポーネントでは小さい方の近い整数が使用されます。
テクニカル ノート
想定される入力
名前 | 種類 | 説明 |
---|---|---|
Input image directory (入力画像ディレクトリ) | ImageDirectory | 分割する画像ディレクトリ |
コンポーネントのパラメーター
名前 | Type | Range | 省略可能 | 説明 | Default |
---|---|---|---|---|---|
Fraction of images in the first output (最初の出力に含まれる画像の割合) | Float | 0-1 | 必須 | Fraction of images in the first output (最初の出力に含まれる画像の割合) | 0.9 |
出力
名前 | 種類 | 説明 |
---|---|---|
Output image directory1 (出力画像ディレクトリ 1) | ImageDirectory | 選択された画像が格納される画像ディレクトリ |
Output image directory2 (出力画像ディレクトリ 2) | ImageDirectory | 他のすべての画像が格納される画像ディレクトリ |
次のステップ
Azure Machine Learning で使用できる一連のコンポーネントを参照してください。