好事发生 这里推荐一篇实用的文章：《玩转C++调试之Python的GDB库增强》，作者：公众号guangcity。 这篇文章主要讲解了如何在GDB中使用Python的GDB库来扩展和增强调试能力。...除了传统的命令行调试功能外，GDB还提供了Python的GDB库，允许开发者使用Python语言编写脚本来提升调试效率。 食品营养分析是健康生活的重要组成部分。...通过分析食品成分，可以帮助人们合理搭配饮食，摄取均衡的营养。深度学习技术的兴起，为食品营养分析提供了新的解决方案。...本文将介绍如何使用Python实现一个智能食品营养分析的深度学习模型，并提供相关代码示例。...项目概述 本项目旨在构建一个智能食品营养分析系统，利用深度学习模型分析食品图像，识别其中的食材，并计算出食品的营养成分。
数据增强是人工智能和机器学习领域的一项关键技术。它涉及到创建现有数据集的变体，提高模型性能和泛化。Python是一种流行的AI和ML语言，它提供了几个强大的数据增强库。...下面是一个如何使用Augmentor进行图像增强的简单示例: import Augmentor p = Augmentor.Pipeline("path/to/your/images") p.rotate...它提供了广泛的增强功能，包括几何变换和颜色空间修改。...它提供了各种生成文本变体的技术，例如同义词替换和字符级替换。...Keras提供了ImageDataGenerator类，这是在使用Keras和TensorFlow时用于图像增强的内置解决方案。
2012年，深度学习在ImageNet竞赛中一战成名，开启了人工智能的"视觉革命"。...如今，借助JupyterLab和TensorFlow框架，即使是编程新手也能在笔记本电脑上构建出媲美专业团队的图像识别系统。本文将带你走进深度学习的世界，手把手教你搭建一个能分辨猫狗的智能系统。...通过简单的pip命令安装TensorFlow、Matplotlib等工具包，就像为实验室购置了试管和培养皿。...train_datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=40, # 随机旋转±40度 width_shift_range=0.2...第四章：实战与优化策略4.1 性能可视化用Matplotlib绘制的学习曲线，是诊断模型健康的重要工具：两条曲线的趋同程度反映模型的泛化能力。
上一节我们描述了VAE网络的数学原理，特别强调了它能把输入数据隐射到一个区域内，这种特性带来一个特点是，如果将两个不同数据输入网络得到两个区间，这两个区间要是有重合的话，我们在重合的区域内取一点让解码器进行还原...这次我们使用CelebA数据集来训练VAE网络，该数据集包含了将近200000张人脸图像，这次我们使用的网络结构与上一节相差不大，只是在细节上要做一些改变。...输出虽然不是很清晰，但是网络的确能够将一个区间内任意一点解码成符合人脸特征的图像.值得我们注意的是，重构的图片与原图片有一些差异，这些差异的产生主要在于输入解码器的向量与编码器输出的并不完全一样，输入解码器的向量是从一个区间内随机采样的一点...我们接下来看看如何用编解码器生成新人脸： n_to_show = 30 ''' 随机采样一点作为关键向量,因为解码器已经知道如何将位于单位正太分布区间内的一点转换为人脸， 因此我们随机在区间内获取一点后...，就相当于对人脸不同特征进行抽取，最后再把这些抽取出来的特征组合成一张人脸，下一节我们会看到如何实现更神奇的人脸变换。
由生成器生成的输出图像将具有与输入图像相同的输出尺寸 解决方案 下面是一个辅助脚本，我们将使用它来直观地显示使用ImageDataGenerator类可以实现的所有内容。..._ shift_ range（宽度移位）范围是一个介于0.0和1.0之间的浮点数，它指定图像将随机向左或向右移位的总宽度部分的上限。...通道移位通过从channel _shift_range（通道移位范围）指定的范围中选择的随机值随机移位通道值。...Flip） 生成器将生成图像，这些图像将随机水平翻转。...结语 如何填充没有的区域？
ImageDataGenerator核心功能 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator train_datagen = ImageDataGenerator...目录批量加载实战 使用flow_from_directory方法，可以通过指定目录中的子目录来加载图像数据。每个子目录代表一个类别，子目录中的文件（图像）会自动被分配到该类别。...target_size=(150, 150) 表示将每张图像调整为 150x150 的大小。 batch_size=32 每次加载 32 张图像。...DataFrame数据加载 flow_from_dataframe 方法用于从 pandas DataFrame 中加载图像数据。它适用于图像文件路径和标签信息存储在一个 CSV 文件中的情况。...： df 是通过 pandas.read_csv() 加载的 CSV 文件，包含图像文件的路径和标签。
subset: 数据子集 ("training" 或 "validation")，如果 在 ImageDataGenerator 中设置了 validation_split。...subset: 数据子集 ("training" 或 "validation")，如果在 ImageDataGenerator 中设置了 validation_split。...interpolation: 在目标大小与加载图像的大小不同时，用于重新采样图像的插值方法。 支持的方法有 "nearest", "bilinear", and "bicubic"。...subset: 数据子集 ("training" 或 "validation")，如果 在 ImageDataGenerator 中设置了 validation_split。...interpolation: 在目标大小与加载图像的大小不同时，用于重新采样图像的插值方法。 支持的方法有 "nearest", "bilinear", and "bicubic"。
在这篇博客中，我们将探讨迁移学习的概念、应用领域，并通过一个代码示例展示如何在图像分类任务中应用迁移学习。 1....图像分割： 图像分割将图像划分为多个有意义的部分。预训练的分割模型（如U-Net、DeepLab）可以用于医学图像分割（如器官分割、肿瘤分割）、场景理解等任务。...加载预训练模型：我们加载预训练的VGG16模型，并冻结其卷积基，这样就不会在训练过程中更新这些层的权重。 构建新的模型：在卷积基之上添加新的全连接层。...训练模型：在训练和验证数据上训练模型，并记录训练过程中的准确率和损失。 可视化训练过程：绘制训练和验证的准确率和损失曲线。...我们将展示如何使用ResNet50预训练模型进行图像分类任务。
作者 | Professor ho 本文转自Professor ho的知乎专栏 图像深度学习任务中，面对小数据集，我们往往需要利用Image Data Augmentation图像增广技术来扩充我们的数据集...，而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增广。...，大意为将输入的每个样本除以其自身的标准差。这两个参数都是从数据集整体上对每张图片进行标准化处理，我们看看效果如何： 图2 与图1原图相比，经过处理后的图片在视觉上稍微“变暗”了一点。...horizontal_flip的作用是随机对图片执行水平翻转操作，意味着不一定对所有图片都会执行水平翻转，每次生成均是随机选取图片进行翻转。...图15 当然了，在猫狗大战数据集当中不适合使用vertical_flip，因为一般没有倒过来的动物。
图像、视频加载与显示 创建显示窗口 import cv2 if __name__ == "__main__": # 创建窗口 cv2.namedWindow('new', cv2.WINDOW_NORMAL...该图中旋转一圈的过程中代表了不同的颜色。对于饱和度来说，以中心点为基础，底下是黑色，上面是白色，中间是黑与白之间的灰。越靠近于圆柱边缘的地方，颜色的纯度越高。...Y代表的是灰色图像，UV代表的是颜色。YUV来自于电视节目，以前的电视只有黑白电视，就只有这个Y，后来有了彩色电视，但是要兼容黑白电视剧，当彩色电视机播放黑白电视剧的时候就只播放这个Y。...img是一个numpy三维矩阵，它的第一个维度是图像的高，第二个维度是图像的宽，第三个维度是图像的通道数。...通道的分割与合并 这里我们需要明白一个概念，任何的单通道图像都是灰色的，而任何彩色图像都必须是三通道的。
加载 和 格式化数据 我们要做的第一件事就是加载cifar10数据集并格式化图像，为CNN做准备。 我们还会仔细查看一些图像，以确保数据已正确加载 先偷看一下长什么样？...从ImageDataGenerator（）创建一个图像生成器 用keras增强 图像数据 非常简单。 Jason Brownlee 对此提供了一个很好的教程。...然后，我们将调用fit()我们的图像生成器的功能，这将逐批地应用到图像的变化。默认情况下，这些修改将被随机应用，所以并不是每一个图像都会被改变。...随机旋转图像 # Rotate images by 90 degrees datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=90) # fit parameters...直方图均衡 直方图均衡通过检测图像中像素密度的分布并将这些像素密度绘制在直方图上来增加图像的对比度。
完成本文章后，您将知道: TTA是数据增广技术的应用，通常用于在训练中进行预测。 如何在Keras中从头开始实现测试时增强。 如何使用TTA来提高卷积神经网络模型在标准图像分类任务中的性能。...这确保了输入很小并且接近于零，反过来，这意味着模型的权值将保持很小，从而导致更快更好的学习。...测试时间扩展配置不仅包括ImageDataGenerator的选项，还包括为测试集中每个示例生成平均预测的图像数量。...在上一节中，我使用这种方法来选择测试时间的增加，发现7个示例比3个或5个更好，而且随机缩放和随机移动似乎会降低模型的精度。...如何在Keras中从头开始实现测试时间增强。 如何使用测试时间增强来提高卷积神经网络模型在标准图像分类任务中的性能。
图像深度学习任务中，面对小数据集，我们往往需要利用Image Data Augmentation图像增广技术来扩充我们的数据集，而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增广...，大意为将输入的每个样本除以其自身的标准差。这两个参数都是从数据集整体上对每张图片进行标准化处理，我们看看效果如何： ? 图2 与图1原图相比，经过处理后的图片在视觉上稍微“变暗”了一点。...的作用是随机对图片执行水平翻转操作，意味着不一定对所有图片都会执行水平翻转，每次生成均是随机选取图片进行翻转。...图15 当然了，在猫狗大战数据集当中不适合使用vertical_flip，因为一般没有倒过来的动物。...图17 应该是在保存到本地的时候，keras把图像像素值恢复为原来的尺度了，在内存中查看则不会。
test数据的图像 test_images = load_and_preprocess_images_no_labels(test_df) # 验证加载的图像形状 print("Loaded images...加载和预处理图像数据，并将它们转化为适合输入到深度学习模型的格式。具体来说，就是从每个图像路径加载图像，进行归一化，并将所有图像存储为一个 NumPy 数组。...# 数据增强 train_datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=20, # 随机旋转图像范围（-20 到 +20 度...，相对于图像高度的比例 shear_range=0.2, # 剪切变换的角度范围 zoom_range=0.2, # 随机缩放范围...，输出预测值，到这里本期的分享就结束了。
图像增强如何帮助 当卷积神经网络学习图像特征时，我们希望确保这些特征以各种方向出现，以便使经过训练的模型能够识别出人的双腿可以同时出现在图像的垂直和水平方向。...中的图像增强 在TensorFlow中，使用ImageDataGenerator类完成数据扩充。...rotation_range-随机旋转的度数范围；在上述示例中为20度 width_shift_range-总宽度的一部分（如果值随机地水平转换图像；上例中为0.2 height_shift_range...-总高度的一部分（如果值随机平移图像；上例中为0.2 shear_range-逆时针方向的剪切角，以度为单位，用于剪切转换；上例中为0.2 zoom_range-随机缩放范围...；上例中为0.2 horizontal_flip-用于水平随机翻转图像的布尔值；在上面的例子中为真 vertical_flip-布尔值，用于垂直随机翻转图像；在上面的例子中为真 fill_mode-根据
本节我们先看看第二个问题如何解决。...我们看到网络在第六层时，已经有了三百万个参数！这是由于我们反复做卷积，对输入的矩阵做切片造成的。由于网络需要对数据进行二分，所以最后一层只有一个神经元。...import ImageDataGenerator train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./ 255) #把像素点的值除以255，使之在0到1...在计算机视觉识别中，有一种技巧叫数据扩展，专门用于图像识别过程中出现的过度拟合现象。过度拟合出现的一个原因在于数据量太小，我们遇到的情况正是如此。...，运行后得到的绘制结果如下： ?
Image Data Generator生成具有实时数据增强功能的批量tensor 图像数据。最好的部分是什么？只需一行代码！ 生成器生成的输出图像将具有与输入图像相同的输出维度。...width_shift_range是一个介于0.0到1.0之间的浮点数，它指定图像要向左或向右随机移动的总宽度分数的上限。...通过zoom_range参数获得随机缩放。小于1.0的变焦会放大图像，而大于1.0的变焦会缩小图像。...Channel Shift将通道值随机移位一个随机值，该值是从channel_shift_range指定的范围中选择的。...但是那些没有任何价值的点呢？ ? 我们有几个选项，可以选择如何填充这些区域。 1.Nearest 这是默认选项，其中选择最接近的像素值并对所有空值重复该值。
大家好，这是专栏《TensorFlow2.0》的第三篇文章，讲述如何使用TensorFlow2.0读取和使用自己的数据集。...这个步骤虽然看起来比较复杂，但在TensorFlow2.0的高级API Keras中有个比较好用的图像处理的类ImageDataGenerator，它可以将本地图像文件自动转换为处理好的张量。...接下来我们通过代码来解释如何利用Keras来对数据预处理，完整代码如下： from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator...rescale: 值将在执行其他处理前乘到整个图像上，我们的图像在RGB通道都是0~255的整数，这样的操作可能使图像的值过高或过低，所以我们将这个值定为0~1之间的数。...该参数决定了返回的标签数组的形式， "categorical"会返回2D的one-hot编码标签,"binary"返回1D的二值标签。"
从如上结果可以看出，我们的网络过拟合了，可以使用数据增强的方式来防止过拟合 数据增强是从现有的训练样本中生成更多的训练数据，其方法是利用多种能够生成可信图像的随机变换来增加(augment)样本。...这让模型能够观察到数据的更多内容，从而具有更好的泛化能力 在 Keras 中，这可以通过对 ImageDataGenerator 实例读取的图像执行多次随机变换来实现 Demo from keras.preprocessing.image..., zoom_range=0.2, horizontal_flip=True, fill_mode='nearest') 其中 rotation_range 是角度值(在 0~180 范围内)，表示图像随机旋转的角度范围...width_shift 和 height_shift 是图像在水平或垂直方向上平移的范围(相对于总宽度或总高度的比例) shear_range 是随机错切变换的角度 zoom_range 是图像随机缩放的范围...horizontal_flip 是随机将一半图像水平翻转 fill_mode 是用于填充新创建像素的方法，这些新像素可能来自于旋转或宽度 / 高度平移 使用数据增强的方法增加数据 from keras.preprocessing
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