つを読み取って表示します。ラベルはなく、学習中は使用されません。ラベル別にピクセルの数をカウントします。ピクセル数をクラス別に可視化します。xticklabels(tbl.Name)xtickangle(45)ylabel('Frequency')観測値の数がすべてのクラスで等しいことが理想的です。内のクラスは不均衡です。これは、路上シーンの自動車データセットに共通する問題です。したシーンには、歩行者や自転車運転者のピクセルよりも多くの空、建物、および道路のピクセルが含まれます。これは、空、建物、および道路がイメージ内でより広い領域を占めているためです。学習では上位クラスを優先してバイアスがかけられるため、正しく処理されていない場合は、こうした不均衡が学習プロセスに悪影響を及ぼす可能性があります。この例の後半では、クラスの重み付けを使用してこの問題に対処します。学習時に、イメージの十分な大きさのバッチがメモリに収まるように選択されます。十分なメモリがない場合には、イメージをより小さいサイズに変更するか、学習バッチのサイズを小さくする必要があります。