МИНИСТЕРСТВО ЦИФРОВОГО РАЗВИТИЯ, СВЯЗИ И МАССОВЫХ КОММУНИКАЦИЙ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ

УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ ИМ. ПРОФ. М.А. БОНЧ-БРУЕВИЧА»

(СПбГУТ)

Факультет Информационных систем и технологий

Кафедра Информационных управляющих систем

Направление: 09.03.02 Информационные системы и технологии

Профиль: Дизайн графических и пользовательских интерфейсов информационных систем

ОТЧЕТ

к лабораторной работе № 7:

«Свёрточные сети»

по дисциплине «Нейросетевые технологиий»

Выполнил:

Студент группы ИСТ-931

Гетманченко П.А. «_04_»__марта__ 2022 г.

Принял:

преп. каф. ИУС

Капитоненко В.В. «_04_»__марта__ 2022 г.

Санкт-Петербург

2022 г

СОДЕРЖАНИЕ

ЦЕЛИ РАБОТЫ 3

ХОД РАБОТЫ 4

Задание 4

Листенинг 4

ВЫВОД 6

ЦЕЛИ РАБОТЫ

Цели работы:

- изучить особенности использования функции image_data_generator(); продемонстрировать возможности управления всеми ее параметрами для формирования обучающих примеров.

ХОД РАБОТЫ

Задание

Изучить особенности использования функции image_data_generator(); продемонстрировать возможности управления всеми ее параметрами для формирования обучающих примеров.

Листенинг

library(keras)

dir <- 'cats-dogs'

#rescale - масштаб числового вектора (заданный мин и макс), rotation_range-поворот, width_shift_range - ширина, height_shift_range - высота, shear_range - неправильное преобразование среза (координата х всех точек остаётся неизменной, а соответствующая координата у переводится пропорционально, а размер перевода и точка на ось х (у) пропорциональна вертикальному расстоянию)

datagen <- image_data_generator(rescale = 1/400, rotation_range = 20, width_shift_range = 0.5, height_shift_range = 0.8, shear_range = 0.3, zoom_range = 0.6, horizontal_flip = TRUE, fill_mode = "nearest")

fnames <- list.files(dir, full.names = TRUE)

img_path <- fnames[[9]]

img <- image_load(img_path,target_size = c(200,200))

img_array <- image_to_array(img)

img_array <- array_reshape (image_array, c(1, 150,150,4))

#

augmentation_generator <- flow_images_from_data(img_array, generator = datagen, batch_size = 3)

op <- par(mfrow = c(3,4), pty = 's', mar = c(0,0,0,0))

for (i in 1:12){

batch <- generator_next(augmentation_generator)

plot(as.rster(batch[1,,,]))

}

Приблизительный результат показан на рисунке 1:

Рисунок 1 – приблизительный результат

ВЫВОД

При выполнении лабораторной работы №7:

- изучены особенности использования функции image_data_generator(); продемонстрированы возможности управления всеми ее параметрами для формирования обучающих примеров.