tensorflow2.0 数据增强随机裁剪 / 张生荣

tensorflow图像裁剪进行数据增强操作

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

MySQL随机查询数据以前在群里讨论过这个问题,比较的有意思.MySQLl的语法真好玩.他们原来都想用PHP的实现随机,但取出多条好像要进行两次以上查询.翻了手册,找到了下面这个语句,可以完成任务了 ...

tf2.0的三个优点: 1.方便搭建网络架构: 2.自动求导 3.GPU加速(便于大数据计算) 安装过程(概要提示) step1:安装annaconda3 step2:安装pycharm step3: ...

** 一 tf.concat( ) 函数–合并 ** In [2]: a = tf.ones([4,35,8]) In [3]: b = tf.ones([2,35,8]) In [4]: c = t ...

从某种意义讲,tensorflow这个项目已经失败了,要不了几年以后,江湖上再无tensorflow 因为tensorflow2.0 和tensorflow1.0 从本质上讲就是两个项目,1.0的静态 ...

input_signature的好处: 1.可以限定函数的输入类型,以防止调用函数时调错, 2．一个函数有了input_signature之后,在tensorflow里边才可以保存成savedmode ...

错误描述: 1.保存模型:model.save_weights('./model.h5') 2.脚本重启 3.加载模型:model.load_weights('./model.h5') 4.模型报错: ...

实验条件: 从1张图像随机裁剪100张图像裁剪出图像的大小为 60 x 60 IoU 大于等于 th=0.6 的裁剪框用红色标出,其它裁剪框用蓝色标出 IoU 比对原始区域用绿框标出实验代码: i ...

Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API.它可用于快速设计原型.高级研究和生产. keras的3个优点: 方便用户使用.模块化和可组合.易于扩展 1.导入tf.keras tenso ...

常见的'融合'操作复杂神经网络模型的实现离不开"融合"操作.常见融合操作如下: (1)求和,求差 # 求和 layers.Add(inputs) # 求差 layers.Subt ...

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 ...