Classification des images satellitaires avec PYTHON

[wided_hechkel]

Bonjour,

En faite j'ai un Homework de classification des images satellitaires. Je suis bloqué au niveau de split tedt train set pour faire un réseau de neurones ( deep learning). Je veux assurer que chaque groupe contient des données unique: pas de redondance dans les pixels. L'algorithme peut être quelques chose près de ca.

def train_valid_test_split (id_array, label_array, bands_array):
# 1- récuper la liste des classes
# boucler sur les classes, récupérer les ID uniques par classes
# faire un random shuffle sur les ID
# diviser la liste des ID (affecter 50% dans une liste train, 20% dans une liste validation, et 30% dans une liste test) à la fin de la boucle, récupérer les idx_train, idx_valid et idx_test en faisant np.where (np.isin( id_array, lstIDTrain/Valid/Test ))
# et renvoyer (return) les données (train/valid/test) des images et les labels sur les tableaux bands_array et label_array
return train_bands, valid_bands, test_bands, train_label, valid_label, test_label

Pourriez vous m'aider à écrire cette fonction SVP ??
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[pm42]

Le forum demande que l'on montre qu'on a cherché avant d'aider.

Là, il n'y a aucune indication que ce soit le cas. D'abord parce que ce qui est demandé est un grand classique qu'on trouve partout et très facile et que tu ne donnes pas les informations supplémentaires qui seraient nécessaires.

Par exemple, "récuper la liste des classes" en n'ayant comme information que "id_array, label_array, bands_array" est impossible, il manque beaucoup de contexte et de définitions.