This repository contains images downloaded from the internet to create a small dataset and apply deep learning to classify images.
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├── readme.md
├── test
│ ├── 0001.jpeg
│ ├── 0002.jpg
│ ├── 0003.jpg
│ ├── 0004.jpg
│ └── 0005.png
└── training
├── italy
│ ├── 0000.jpg
│ ├── 0001.jpg
│ ├── 0003.jpg
│ ├── 0004.jpg
│ ├── 0005.jpg
│ ├── 0006.jpg
│ ├── 0007.jpg
│ └── 0008.jpg
├── peru
│ ├── 0001.jpg
│ ├── 0002.jpg
│ ├── 0003.jpg
│ ├── 0004.jpg
│ ├── 0005.jpg
│ ├── 0006.jpg
│ ├── 0007.jpg
│ ├── 0008.jpg
│ ├── 0009.jpg
│ ├── 0010.jpg
│ └── 0011.jpg
└── spain
├── 0001.jpg
├── 0002.jpg
├── 0003.jpg
├── 0004.jpg
├── 0005.jpg
└── 0006.jpg
You can use image_dataset_from_directory
utility to generate the dataset.
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
IMAGE_SIZE = (180, 180)
BATCH_SIZE = 32
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
WORK_DIR,
validation_split=0.2,
subset="training",
seed=1337,
image_size=IMAGE_SIZE,
batch_size=BATCH_SIZE,
)
val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
WORK_DIR,
validation_split=0.2,
subset="validation",
seed=1337,
image_size=IMAGE_SIZE,
batch_size=BATCH_SIZE,
)