TensorFlow数据增强
我要转换此Keras数据增强工作流： datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, rotation_range = 10, horizontal_flip = True, width_shift_range=0.1, height_shift_range=0.1, fill_mode = 'ne
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在Colab中，使用&imagg&qot；进行图像数据增强并不能按预期工作
我正在增加我的图像数据集，它也包含关键点。为此，我使用imgaug库。以下是增强码： kps = KeypointsOnImage(__keypoints, shape=_image.shape) seq = iaa.Sequential([ iaa.Affine( scale={"x": (0.8, 1.2), "y": (0.8, 1.2)}, # scale images t
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如何在 PyTorch 中为子集使用不同的数据增强
如何在 PyTorch 中为不同的 Subset 使用不同的数据增强(转换)? 例如: train, test = torch.utils.data.random_split(dataset, [80000, 2000]) train 和 test 将具有与 dataset 相同的转换.如何对这些子集使用自定义转换? 解决方案 我目前的解决方案不是很优雅，但有效: from c
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PyTorch 中的数据增强
我对 PyTorch 中执行的数据增强有点困惑.现在，据我所知，当我们执行数据增强时，我们会保留原始数据集，然后添加它的其他版本(翻转、裁剪等).但这在 PyTorch 中似乎不会发生.据我了解，当我们在 PyTorch 中使用 data.transforms 时，它会一一应用它们.例如: data_transforms = {'火车':transforms.Compose([transform
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如何将 RGB 图像转换为灰度，扩展该灰度图像的尺寸以在 InceptionV3 中使用?
我正在训练 Keras 模型，并且我有 RGB 格式的训练图像.我想训练我的模型，但在 InceptionV3 上使用灰度图像，但它以 RGB 图像作为输入.我的问题是:如何首先将 RGB 图像转换为灰度，然后进行 3 维复制?我正在使用 Keras 的 TrainDataGenerator.flow_from_directory 方法. 解决方案 在 ImageDataGenerator
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Tensorflow 对象检测 API 的数据增强是否会导致比原始样本更多的样本?
假设我的原始原始数据集有 100 张图像.我应用 random_horizontal_flip 数据增强，默认情况下水平翻转的概率为 50%.举个例子，假设它翻转了 100 张图像中的 50 张.所以， 这是否意味着我的算法现在将使用 150 张图像(100 张原始图像和 50 个翻转版本)进行训练，还是意味着它将仍然使用 100 张图像进行训练，但其中 50 个将是原始图像的翻转版本?
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可视化增强训练图像 [tensorflow object detection api]
可以在 tensorflow 对象检测 api 配置文件中增加图像，例如: data_augmentation_options {random_horizontal_flip {}}data_augmentation_options {ssd_random_crop {}} 如何可视化训练图像以检查增强的结果? 感谢您的帮助. 解决方案 这是实现问题中提出的问题的代码 htt
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如何从对象检测数据加载器中的镶嵌增强中获取类标签?
注意:我认为 Title 这个名字再好不过了，不客气编辑或建议. 更新 直接Colab 链接.只需获取给定的虚拟数据集并将其加载到colab. 我正在尝试针对多类问题训练对象检测模型.在训练中，我使用的是马赛克增强，
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Keras ImageDataGenerator:如何在图像路径中使用数据增强
我正在研究CNN模型，我想使用一些数据扩充功能，但是会出现两个问题: 我的标签是图像(我的模型是某种自动编码器，但是预期的输出图像与输入的图像不同)，因此我不能使用诸如 ImageDataGenerator.flow_from_directory().我当时在想 ImageDataGenerator.flow(train_list，y = labels_list)，但是我遇到了第二个问题:
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根据类别将不同的数据增强应用于部分火车集
我正在研究机器学习过程以对图像进行分类.我的问题是我的数据集不平衡，在我的5个图像类别中，我一类中有约400张图像，而其他类别中的每一个中都有约20张图像. 我想通过仅对火车组的某些类别应用数据增强来平衡火车组. 这是我用来创建验证集火车的代码: #导入数据data_dir = pathlib.Path(r"C:\ Train set")#定义训练和验证集(80％-20％)batch
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平衡图像数据集的几种不平衡类
我在基本目录中有一个包含12个类的数据集.但是，这12个类别由若干数量的图像组成.12类图像的数量不一致，因此会影响总精度.因此，我应该将数据扩充应用于数据量少的特定类吗? 每个类别的图像数据: #Dummy类[AAAA:713ABCD:274ACBD:335ADBC:576BBBB:538BACD:607BCAD:253BDAD:257CCCC:463中央商务区:309CBAD:452
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增强图像不会将原始数据存储在其自己的class目录中，而原始数据会显示在train文件夹中
我正在为火车集合数据进行图像数据增强，并且我一直在编写增强代码.我在数据集中有12个类别，即草，花，水果，灰尘和树叶，图像总数约为5539.我将数据集分为有效期和测试期分别为火车的70％和15％.“火车"文件夹还包含“草"，“花"，“水果"，“灰尘"和“叶子"子文件夹.但是，扩充后，所有扩充后的数据均已正确扩充，但存储在火车文件夹中的某个位置，而不是存储在其各自的类子文件夹中. 简而言之，例
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如何读取(解码).tfrecords文件，查看内部图像并进行扩充?
我有一个 .tfrecords 文件，我想提取文件，查看文件中的图像并进行扩充.我正在使用 https://colab.research.google.com TensorFlow版本:2.3.0 对于以下代码 raw_dataset = tf.data.TFRecordDataset("* path.tfrecords")对于raw_dataset.take(1)中的raw_recor
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如何通过进行扩充以使该文件夹中的图像数量等于其他文件夹中的图像数量，来平衡文件夹中的图像?
我有5个名为 class_i 的文件夹，每个文件夹都有 i 类图像.图像采用.jpg格式.如何进行扩充以使每个文件夹中的图像数量等于该文件夹中图像数量最多的图像数量，从而平衡每个文件夹中的图像?另外，请您帮忙绘制一条曲线，以显示平衡前后每个文件夹中的图像数量? 解决方案 只需扩展使用算法的我的其他答案正是您想要在这个问题上.算法位于我的答案的最后. 它接受两个文件夹-一个用于输入，一
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Keras:更改的ImageDataGenerator给出了错误"__init __()得到了意外的关键字参数".
我正在使用keras=2.3.1，我想使用自己的zca_whitening版本.为此，我直接对keras文件/home/user/.local/lib/python3.6/site-packages/keras_preprocessing/image/image_data_generator.py中的ImageDataGenerator类进行了更改.该文件(包括我的更改)是一个.可以看到这里.没有
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keras ImageDataGenerator内插二进制掩码
我正在训练一个神经网络，以预测鼠标大脑图像上的二进制掩码.为此，我使用来自keras的ImageDataGenerator扩展了数据. 但是我已经意识到，在应用空间变换时，数据生成器正在对数据进行插值. 这对图像很好，但是我当然不希望我的遮罩包含非二进制值. 在应用转换时是否可以选择类似最近邻插值的方法?我在keras文档中没有找到这样的选项. (左边是原始二进制掩码，右边
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Keras`ImageDataGenerator`图像和遮罩以不同方式增加
我正在使用带有TensorFlow后端的Keras训练语义分割模型.我采用ImageDataGenerator进行图像增强，包括旋转，翻转和移位.通过遵循文档，我创建了字典maskgen_args并将其用作实例化两个ImageDataGenerator实例. maskgen_args = dict( rotation_range=90, validation_split=VA
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具有增强图像和其他功能的Keras迭代器
假设您有一个包含图像的数据集，并且每个图像的 .csv 中都有一些数据。 您的目标是创建一个具有卷积分支和另一个卷积分支的NN（在我的情况下为MLP）。 现在，有很多指南（此处为一个，另一项）关于如何创建网络，这不是问题。 这里的问题是如何创建形式的迭代器[ [convolution_input，other_features]，target] ，当 convolution_input
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在Tensorflow中为输入和输出保留相同的数据集扩充
我有一个批处理数据集，其中包含图像作为输入和输出.代码是这样的: os.chdir(r'E:/trainTest') def process_img(file_path): img = tf.io.read_file(file_path) img = tf.image.decode_png(img, channels=3) img = tf.image.conver
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文档图像有哪些好的数据增强技术？
我有png格式的1000个简历，并且正在实现MaskRcnn以进行对象检测。我可以使用哪些数据增强技术来提高Mask Rcnn性能？ 解决方案 我不认为MaskRCNN或其他语义分段或对象检测工具适用于此任务。查看OCR库，例如 Tesseract 。
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