我正在遵循这个指南。 它展示了如何使用tfds.load()方法从新的TensorFlow数据集中下载数据集。import tensorflow_datasets as tfds SPLIT_WEIGHTS = (8, 1, 1) splits = tfds.Split.TRAIN....
更新 现在已正式由 keras-cv 支持。 在生成具有 CutMix 或 MixUp 增强类型的类标签时,我们可以使用像 np.random.beta 或 scipy.stats.beta 这样的 beta 函数,并对两个标签执行以下步骤: label = label_one*be...
我对PyTorch中进行的数据增强有一点困惑。据我所知,当我们执行数据增强时,我们会保留原始数据集,并添加其他版本(翻转、裁剪等)。但是在PyTorch中似乎不是这样。根据我从参考资料中了解到的,当我们在PyTorch中使用data.transforms时,它们将被逐一应用。例如:data_t...
假设你有一个数据集,其中包含每个图像的图像和一些数据在.csv中。 您的目标是创建一个卷积分支和另一个(在我的情况下是MLP)的NN。 现在,有很多指南(例如这里和这里),介绍如何创建网络,这不是问题。 问题是,当convolution_input来自Keras ImageDataGene...
如何在PyTorch中为不同的Subset使用不同的数据增强(变换)? 例如: train, test = torch.utils.data.random_split(dataset, [80000, 2000]) train和test将使用与dataset相同的变换。如何为这些子集使...
我一直在使用imgaug手动制作数据增强器,因为我确实喜欢其中一些在tf物体检测API中不可用的选项。例如,我使用运动模糊,因为我的许多数据都有快速移动和模糊的对象。 如何最好地将我的增强序列与API集成以进行即时训练? 例如,假设我有一个增强器: aug = iaa.SomeOf((0...
我正在使用TensorDataset从numpy数组创建数据集。 # convert numpy arrays to pytorch tensors X_train = torch.stack([torch.from_numpy(np.array(i)) for i in X_train])...
我不理解ImageDataGenerator中的shear参数有什么作用。我尝试使用 apply_transform 成员函数来对图像进行剪切。我发现在应用了该函数之后,图像似乎被旋转和拉伸了。但我不确定它到底做了什么。from keras.preprocessing.image import...
我知道可以使用tf.contrib.image.rotate在tensorflow中旋转图像。但是假设我想以-0.3和0.3弧度之间的随机角度应用旋转,如下所示: images = tf.contrib.image.rotate(images, tf.random_uniform(shape...
当我尝试使用Tensorflow版本2.7.0保存带有数据增强层的模型时,出现了错误。这是数据增强的代码: input_shape_rgb = (img_height, img_width, 3) data_augmentation_rgb = tf.keras.Sequential( ...