#python-3.x #image-processing #deep-learning #google-colaboratory #image-segmentation
#python-3.x #обработка изображений #глубокое обучение #google-colaboratory #сегментация изображений
Вопрос:
Я работаю над проектом глубокого обучения (сегментация изображений) и решил перенести свою работу в Google colab. Я загрузил записную книжку, а затем использовал следующий код для монтирования диска
from google.colab import drive
drive.mount('/content/mydrive')
Данные представлены в формате двух папок; одна содержит изображения (входные данные в формате .jpg), а другая содержит их маски (ground Truth, в формате .png) для каждого изображения 2600. Для их загрузки я использую следующий код.
filelist_trainx = sorted(glob.glob('drive/My Drive/Data/Trainx/*.jpg'), key=numericalSort)
X_train = np.array([np.array(Image.open(fname)) for fname in filelist_trainx])
filelist_trainy = sorted(glob.glob('drive/My Drive/Data/Trainy/*.png'), key=numericalSort)
Y_train = np.array([np.array(Image.open(fname)) for fname in filelist_trainy])
При загрузке X_train это не занимает много времени, но при запуске Y_train это занимает так много времени, и я заканчиваю прерыванием выполнения ячейки. Кто-нибудь знает, почему это происходит? учитывая, что оба файла содержат данные одинакового размера и занимают мало места — всего 18 МБ. вот пример изображений.
Образец данных
Комментарии:
1. Вы получаете доступ к своим данным со своего диска? Это вызовет проблемы и потребует времени.
2. Исправление заключается в копировании ваших данных в сам colab, а не в доступе к ним непосредственно с вашего Google диска.