imagedatagenerator 数据增强 / 张生荣

Keras 数据增强ImageDataGenerator多输入多输出实例

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" os.e ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 ''' @author: lele Ye @contact: 17501123 ...

目录学习前言处理长宽不同的图片数据增强 1.在数据集内进行数据增强 2.在读取图片的时候数据增强 3.目标检测中的数据增强学习前言进行训练的话,如果直接用原图进行训练,也是可以的(就如我们最 ...

1.1 简介深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果.在数据量有限的情况下,可以通过数据增强(Data Augmentation)来增加训练样本的多样性, 提高模型鲁棒性,避免过拟 ...

数据增强卷积神经网络非常容易出现过拟合的问题,而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法. 2012 年 AlexNet 在 ImageNet 上大获全胜,图片增强方法功不可没,因为有了图片增强 ...

目录一.概述二.加噪 2.1.第一种:控制噪声因子 2.2.第二种:控制信噪比三.加混响 3.1.方法一:Pyroomacoustics实现音频加混响 3.2.方法二:Image Source ...

目录 1.按比例放大和缩小 2.平移图像 3.旋转图像 4.镜像变换 5.添加椒盐噪声 6.添加高斯噪声 7.模糊化 8.重新组合颜色通道实例总结常见的数据增强操作有:按比例放大或缩小图片.旋转 ...

数据增强的必要性深度学习在最近十年得以风靡得益于计算机算力的提高以及数据资源获取的难度下降.一个好的深度模型往往需要大量具有label的数据,使得模型能够很好的学习这种数据的分布.而给数据打标签往往 ...

目录 1.按比例放大和缩小 2.平移图像 3.旋转图像 4.镜像变换 5.添加椒盐噪声 6.添加高斯噪声 7.模糊化 8.重新组合颜色通道实例总结常见的数据增强操作有:按比例放大或缩小图片.旋转 ...

目录什么是Mosaic数据增强方法实现思路全部代码什么是Mosaic数据增强方法 Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式,理论上具有一定的相似性! CutMix数据增 ...

目录数据增强做了什么目标检测中的图像增强全部代码数据增强做了什么数据增强是非常重要的提高目标检测算法鲁棒性的手段,学习一下对身体有好处! 数据增强其实就是让图片变得更加多样.比如说原图是一个 ...

目录安装方法功能高级用户部分用例1,为训练创建数据Pipeline 用例2,为验证创建数据Pipeline 初学者部分 Keras 兼容性配置增强: GridMask MixUp Rand ...

ImageDataGenerator位于keras.preprocessing.image模块当中,可用于做数据增强,或者仅仅用于一个批次一个批次的读进图片数据.一开始以为ImageDataGener ...

前言本博客默认读者对神经网络与Tensorflow有一定了解,对其中的一些术语不再做具体解释.并且本博客主要以图片数据为例进行介绍,如有错误,敬请斧正. 使用Tensorflow训练神经网络时,我们 ...

pytorch读取图像数据转成opencv格式方法:先转成numpy通用的格式,再将其转换成opencv格式. pytorch读取的数据使用loaddata这类函数实现.pytorch网络输入图像的格 ...

内存溢出问题是参加kaggle比赛或者做大数据量实验的第一个拦路虎. 以前做的练手小项目导致新手产生一个惯性思维--读取训练集图片的时候把所有图读到内存中,然后分批训练. 其实这是有问题的,很容易导致 ...

整理了一套模板,全注释了,这个难点终于克服了 from PIL import Image import pandas as pd import numpy as np import torchvisi ...

目录使用torchvision来进行图片的数据增广 1. 读取图片 2. 图片增广 2.1 图片水平翻转 2.2 图片上下翻转 2.3 图片旋转 2.4 中心裁切 2.5 随机裁切 2.6 随机裁切 ...

旧版本中: from keras.layers import merge merge6 = merge([layer1,layer2], mode = 'concat', concat_axis = ...

在<python深度学习>这本书中. 一.21页mnist十分类导入数据集 from keras.datasets import mnist (train_images, train_l ...