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3
回答
数据
增强
后如何确定Keras中的训练
图像
数量?
、
、
、
、
我想创建一个CNN模型,我正在使用
数据
增强
。我想知道Keras中
增强
图像
的数量。 如何确定
数据
增强
后Keras中的训练
图像
数量?例如,如果我有2000张用于培训的
图像
,并且正在应用
数据
增强
,那么
增强
后的
图像
数量是多少?
浏览 0
提问于2018-09-12
得票数 4
1
回答
用于CNN分类的非实时
数据
增强
。缺点是什么?
、
、
当人们谈论和使用
数据
增强
时,他们主要是指实时
数据
增强
吗?在
图像
分类的情况下,这将涉及到在拟合模型之前
增强
数据
,并且每一个时代都使用一幅新的
增强
图像
。在这种情况下,只使用
增强
图像
来训练模型,而不使用原始
图像
,因此输入的大小实际上不会改变。 但非实时
数据
增强
呢?这样,我的意思是在预处理阶段增加
数据
,这样您就可以真正地扩展输入的样本大
浏览 0
提问于2019-07-10
得票数 0
1
回答
数据
增强
推荐管道
、
、
我想使用Keras和由50个类组成的
数据
集来执行
图像
分类。目前,我每班只有7幅
图像
,我需要进行
数据
增强
,以训练模型并获得可接受的精度值。我正在使用ImageDataGenerator类从角化,这是推荐的
图像
增强
在飞行(在培训期间)。由于分类效果不好,我想知道是否有必要在培训之前进行离线
增强
,即扩大
数据
集,因为我诚实地认为,7远远不是每堂课的合理
图像
数量。 这是一种常见的做法是执行两种类型的
增强
(在培
浏览 0
提问于2018-08-30
得票数 3
回答已采纳
1
回答
使用tensorflow应用
数据
增强
后生成的
图像
变体数量
、
、
、
我是Tensorflow的新手,正在尝试使用ImageDataGenerator将
数据
增强
应用到我的
数据
集。原来它有各种参数,tensorflow后端使用这些参数在将
图像
提供给CNN时动态地对每个
图像
应用
数据
增强
。但在文档中,我找不到生成的每个
图像
的变体数量,以及在应用
数据
增强
后馈送到CNN的
图像
总数。
浏览 16
提问于2020-05-23
得票数 2
1
回答
如何在火炬中利用
增强
扩展
数据
集
、
、
、
、
如果我扩大我的
数据
集使用
增强
,我得到一个更好的结果? 例如,我有一个类,它是一个狗类和4个
图像
为它。我对4幅
图像
进行了
增强
。现在,这些
图像
中有一些是
增强
的,有些则不是。但我还有4张照片。如果我在
增强
图像
中添加原始
图像
,它会更高效吗?->,它将是
数据
集中的8幅
图像
。我试图做这件事,改变我的“自定义
数据
集”,但如果我有很多
图像
(100000),
浏览 6
提问于2022-09-08
得票数 0
1
回答
在Python中使用来自Keras的
图像
数据
生成器时,每批增加了多少
数据
?
、
、
、
、
datagen.flow_from_directory('ClassWeightRatios/100fake90real/Training/', class_mode='binary', batch_size=50, shuffle=True) 这些
数据
中有多少会被更改为水平翻转或旋转特定的量等有没有办法控制受此影响的
数据
的百分比?
浏览 30
提问于2020-04-24
得票数 1
1
回答
如何在Keras中生成比训练大小更多的
增强
图像
?
、
、
、
、
我知道
图像
的
数据
增强
技术。然而,我对如何生成
增强
的
数据
有疑问。随机RotationRandom 在Keras中,我们使用ImageDataGenerator来
增强
图像
,而
数据
被提取用于训练。例如,如果我们有100张图片要开始。然后,ImageDataGenerator将在这些
图像</e
浏览 3
提问于2021-01-02
得票数 0
2
回答
图像
分割后的
数据
增强
、
、
、
让我们假设我有一个小的
数据
集。我想实现
数据
增强
。首先实现
图像
分割(之后,
图像
将是二值
图像
),然后实现
数据
增强
。这是一种好方法吗?
浏览 5
提问于2021-02-15
得票数 0
1
回答
Tensorflow:对TFRecord文件的预处理比实时
数据
预处理快吗?
、
、
、
、
在Tensorflow中,似乎可以在培训期间、从原始
图像
(或
数据
)创建批处理或
图像
已经是静态的时候进行预处理。考虑到theoretically,预处理所需的时间大致相同(如果它们使用相同的硬件完成),在进行
数据
预处理(甚至
数据
增强
)之前,在进行
数据
预处理(甚至
数据
增强
)方面是否比在实时培训期间有任何实际的缺点?另外一个问题是,如果没有在训练期间进行
数据
增强
,那么是否可以在Tensorflow中进行<
浏览 1
提问于2017-01-23
得票数 4
回答已采纳
1
回答
如何使TensorFlow map()函数返回多个值?
、
、
我正在尝试编写一个函数来
增强
数据
集中的
图像
。我能够成功地
增强
现有
图像
并将其返回,但我希望能够对单个
图像
进行多次
增强
,然后单独返回这些
增强
图像
,然后将它们添加到原始
数据
集中。
增强
职能:v_flipped_image) return h
浏览 1
提问于2019-12-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何将
数据
增强
应用于
数据
集
、
、
、
、
我有一个非常小的
数据
集,我需要做
数据
增强
。我正在使用Keras,理解这种方法如何帮助我是有问题的。 我看了一些教程,他们建议在模型中添加层来进行
数据
增强
。我的问题是:
数据
增强
如何帮助我处理一个小
数据
集,如果我传递到
数据
集中包含的model.fit N
图像
,这些
图像
只会被翻转或旋转,我将不会有两个类似的
图像
:例如,原始
图像
和翻转
图像
。我应该先保存<
浏览 5
提问于2020-10-26
得票数 1
回答已采纳
2
回答
在线
数据
增强
的使用是CNN模型之间的公平比较吗?
、
、
、
、
我正在使用在线
数据
增强
图像
,我输入到我的卷积神经网络。为此,我将使用Keras ImageDataGenerator。对每批
图像
进行
增强
,然后在这些
图像
上对模型进行训练。我在比较不同的模型,但是由于
图像
是动态
增强
的,这真的公平吗,因为每个模型得到的
图像
略有不同?
浏览 3
提问于2018-06-28
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何使用TensorFlow将
增强
图像
添加到原始
数据
集中?
、
、
、
、
我理解tf.image
增强
的功能,但我希望不仅在我的
数据
集中有
增强
的
图像
,而且还保留原始
图像
。这样,我就有了原始版本和许多
增强
版本,从而扩展了
数据
集。最好也在
数据
管道中实现。
浏览 3
提问于2022-02-10
得票数 1
1
回答
谷歌会自动进行
图像
增强
吗?
、
我使用的自动从谷歌使用自定义
数据
集。
数据
集由我收集的
图像
组成。但是,手动标记
图像
需要一些时间,所以我想通过
图像
增强
来放大
数据
集,比如旋转和模糊。自动在屏幕后自动执行
增强
吗?
浏览 2
提问于2018-09-05
得票数 3
回答已采纳
1
回答
仅用于特定文件夹的
图像
数据
生成器
增强
参数(Keras)
、
我有4个单独的
图像
文件夹与自己的独立标签(
图像
在文件夹1对应标签1等)。下面是我的代码。train_datagen.flow_from_directory('/trainImages',target_size=(80,80),batch_
浏览 2
提问于2018-06-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
DataAugmentation方法在我的
数据
集中添加了多少
图像
?(CNN KERAS)
、
、
、
、
我在二进制CNN中进行了
数据
增强
。在我的原始
数据
集中,我有1400个
图像
(每个类都有700个),所以,我怀疑当我实现
数据
增强
时(下面),这个方法在我的
数据
集中添加了多少
图像
?
浏览 2
提问于2019-11-05
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用Keras
增强
X和Y
图像
我知道如何使用ImageDataGenerator通过平移、翻转、旋转、剪切等来
增强
我的
数据
。问题是,假设我有一个训练
图像
和相应的分割
图像
,我想同时
增强
这两个
图像
。例如,如果我将训练
图像
旋转了45度,那么我也想将分割
图像
增加45度。本质上,我希望对两个
数据
集执行相同的转换集。这可以用ImageDataGenerator实现吗?或者我必须从头开始编写所有的
增强
函数吗?非常提前谢谢你。
浏览 9
提问于2021-01-27
得票数 0
1
回答
在训练实例分割时,在
图像
数据
集上创建
增强
的最佳方法是什么?
、
、
、
、
背景:我正在使用YOLACT实例分割模型来训练
图像
集。
数据
集大小非常小(约20个
图像
)。模型不能正确收敛(当然,给定
数据
集大小)。我想通过添加一些
增强
的
图像
来增加
数据
集的大小。我知道我们有各种各样的
图像
增强
技术和包,如image,albumentation,opencv等,但我需要
图像
和注释文件( COCO JSON )格式来训练模型。所以我的问题是: 有没有帮助我自动生成
增强
图片注释的包? 或 有
浏览 29
提问于2021-01-20
得票数 0
1
回答
用于分割显微
图像
的实时或离线
数据
增强
?
、
、
、
、
我正在用显微镜
图像
对细胞进行语义分割。我正在探索U-网和FCN DenseNets的任务。在U网论文中,作者仅从30幅
图像
中训练了模型,但广泛地使用了
数据
增强
,特别是弹性变形。我也没有什么
数据
,有15-20张带注释的图片。因此,我也计划使用
数据
增强
。我也用弹性变形。我正在使用的其他技巧:随机作物,放大,伸展这将使我的
数据
集增加10-20倍。 我的问题是我是使用离线
增强
浏览 0
提问于2020-02-12
得票数 1
3
回答
图像
增强
会使性能变差
、
、
、
、
我正在做一个
图像
分割项目,并一直在尝试采用
图像
增强
技术来增加训练集的大小。起初,我只是尝试使用水平翻转来使
图像
大小加倍,但我发现其性能比不使用它要差得多。有什么可以分享的见解吗?谢谢。
浏览 3
提问于2017-02-10
得票数 11
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