我有一个数据集，其中图像文件是单独给出的，并在单独的csv文件中给出该图像文件的标签，第一列作为图像文件名，第二列为其各自的标签。Image |label ||123.jpeg|标签名称如何</em
浏览 16提问于2020-06-05得票数 1
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我正在尝试构建一个图像分类器，它将基于测试图像和标记图像的数据集之间的相似性度量来识别测试图像的类别。基本上，我想使用KNN分类器，它将预先训练的CNN模型的瓶颈特征作为输入。我想将这个标记图像(瓶颈特征)的数据集存储在Google云存储中的一个单独的存储桶中，并在预测期间允
浏览 5提问于2018-08-02得票数 0
我正在使用谷歌ML引擎和谷歌存储在TensorFlow中训练固态硬盘模型。在TF的中，他们将所有图像放入一个大的TFRecord文件中。然而，在该方案中，如果想要通过选择所有图像的子集来组合不同的训练集，则给定的图像将被多次存储，对于该图像所属的每个训练集一次。另一种方法是将每个图像<
浏览 4提问于2017-11-10得票数 2
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我希望对许多数据集(例如mnist、cifar、svhn等)联合训练一个变分自动编码器模型，甚至一个标准的自动编码器，其中数据集中的所有图像都被调整为相同的输入形状。下面是tensorflow中的VAE教程，我使用它作为起点：。
为了训练模型，我希望从我的一组数据集中取样(选择)一个数据集，然后在训练循环中的每
浏览 5提问于2021-03-10得票数 0
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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<
浏览 29提问于2021-01-20得票数 0
链接中给出了使用迁移学习对MNIST数据集进行分类的代码
我不能理解代码中的'filename‘代表什么？还有，为什么数据集在代码中加载了两次。我已经看到使用load_img()函数的代码，但是我仍然无法运行给定的代码而不出错，因为'filename‘是未知的，因为它没有在链接中定义。MNIST数据集由两个文件'mnist_train
浏览 1提问于2018-08-23得票数 0
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我有手语数据集。数据集已存储在子目录中，如下所示。这是因为不同的数据是为同一个标签生成的。
<
浏览 1提问于2022-04-08得票数 0
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我试着训练我的15k图像数据集，其中包括14个类和5k图像，没有对象。我搜索如何给我的无物体图像贴上标签，并在@AlexeyAB的指南中看到：
希望您的训练数据集包括包含您不希望检测到的无标记对象的图像--没有边界框的阴性样本(空.txt文件)--使用与对象对应的图像一样多的负片样本，但是，我
浏览 2提问于2021-03-22得票数 1
我一直在尝试将1750 * 1750张图像馈送到Tensorflow中，但在使用tf.image.decode_jpeg()函数将图像转换为张量后，我不知道如何标记和馈送数据。sess.run(init)
现在，正如我前面所说的，我需要馈送和标记数据我看过CIFAR-10教程文件
浏览 0提问于2016-03-18得票数 11
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什么是意象注解？
、、、、
为什么我们需要使用拉布利格工具来检测对象呢？
在使用labelimg标记了一组训练图像之后，这将给CSV文件提供如何与TensorFlow对象检测API和Keras一起工作的方法？在没有图像注释工具的情况下，我们能检测到图像定位吗？就像自动注释。
浏览 0提问于2020-03-02得票数 1
以Tensorflow的自定义对象分类API w/ SSD MobileNet V2 FPNLite 320x320为基础，我能够训练我的模型使用训练数据1(约200幅图像)成功地检测A和B类。这在测试集1上执行得很好，它只有A类和B类的图像。
我想在模型中添加几个类，所以我构建了一个单独的数据集，训练数据</
浏览 3提问于2021-04-08得票数 0
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我正在尝试实现一个CNN model来将一些图像分类到相应的类中。图像大小为64x64x3。我的数据集包含25,000幅图像和一个CSV文件，其中包括颜色、长度等14 pre-extracted features文件。
我想要建立一个CNN模型，它既利用了图像数据，又利用了训练和预测功能。如何在Python中用
浏览 1提问于2018-04-14得票数 0
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奇怪的是，由于某些原因，GCP Vision不允许我训练我的模型。我已经满足了每个标签最少10个图像，没有未标记的图像，并尝试上传CSV指向此标签中的3个图像作为验证图像。但是我得到了这个错误
任何想法都
浏览 3提问于2021-03-10得票数 2
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假设我有一个包含1000万张图像的训练数据集，其中包含100,000个不同人的图像。我想创建一个ML模型，它可以识别给定图像中的哪个人。考虑到大量的人(类)，最好的方法是什么？
浏览 1提问于2019-12-12得票数 3
我有一个数据集，其中包含一个目录中的大约87000张图像，每个类都位于一个单独的子文件夹中。我试过用类ImageDataGenerator()和函数flow_from_directory()来生成图像，它运行得很好，但我有一个问题。flow_from_directory()只产生增强图像吗？如果是这样的话，我如何才能在原始数据和增强数据上训练我的
浏览 0提问于2020-06-25得票数 0
是训练和测试CSV文件计算IoU (Intersection over Union)和Mean IoU所必需的。我可以用图像和标签来计算IoU吗？
浏览 0提问于2019-07-12得票数 0
将数据集图像上传到AutoML时出现问题。我选择从我的pc上传图像。我已经尝试上传多个和单个图像，以确保格式正确。我已经尝试创建新的云存储容器。ICN8572734381850886144错误消息:错误: INVALID_ROW:在gs://cloud-automl-tenant-gcs-868eb49b-dec0-4c63-a25c-659fa5ffdd76/create-csv-1065568604314927104-2020-06-02T21:32:3
浏览 29提问于2020-06-03得票数 1
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我制作了3组图像数据：
1-包含130,523个图像的训练。2-验证14,503张图像。3-测试包含94,500张图像。现在，我想为用于训练的数据创建.lmdb格式。在教程中，它说将您的数据分组为train和val。那么，这是否意味着我应该只使用train和val数据集，而根本不使用测试？稍后，当我想测试我的模型</em
浏览 10提问于2016-08-17得票数 3
我想知道如果我有图像(RGB)和标量作为输入和多个标量输出(回归)，什么是最好的策略。图像存储在一个文件夹中。关联的标量存储在csv文件中。
我知道如何加载图像和单个标量，以便将其输入到模型中。但我想知道一种更灵活的方法来加载数据。我希望有不同的model_types (例如，输入:图像，输出:一个标量；输入:图像+标量，输出:一个标量；输入:<
浏览 0提问于2019-01-11得票数 0
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