Tensorflow:调整不同大小图像的大小列表
TensorFlow是一个开源的人工智能框架，由谷歌公司开发和维护。它广泛应用于机器学习和深度学习领域，提供了丰富的工具和库，可用于构建、训练和部署各种人工智能模型。
对于调整不同大小图像的大小列表，TensorFlow提供了丰富的图像处理功能和API，使开发者能够轻松地进行图像尺寸调整。
在TensorFlow中，可以使用tf.image.resize()函数来调整图像的大小。该函数可以接受一个图像张量和一个目标尺寸作为输入，并返回一个经过调整大小的图像张量。调整大小过程中，可以选择保持图像的长宽比或忽略它，从而生成不同形状的图像。
调整图像大小的应用场景非常广泛，例如图像预处理、图像分类、图像生成等。在图像预处理中，调整图像大小可以将不同分辨率的图像转换为统一的尺寸，以便于后续的特征提取和模型训练。在图像分类中，调整图像大小可以保证输入图像符合模型的输入要求，从而实现准确的分类。在图像生成中，调整图像大小可以改变生成图像的尺寸，以满足特定的需求。
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- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了基于TensorFlow的图像处理和识别服务，包括图像尺寸调整、图像分类等功能。
- 腾讯云AI Lab（https://cloud.tencent.com/developer/labs/lab/10273）：提供了TensorFlow的学习资源和实践指南，包括图像处理和模型训练的案例和教程。
请注意，以上只是一些示例产品和链接，腾讯云提供了更多与TensorFlow相关的产品和服务，您可以进一步探索腾讯云官方网站以获取更多详细信息。
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1回答
这可能是个愚蠢的问题，但我对机器学习和Tensorflow还不熟悉。我试图使用Tensorflow Lite在Raspberry Pi上运行对象检测API。我试图用这个例子来修改我的代码。
https://github.com/freedomtan/tensorflow/blob/deeplab_tflite_python/tensorflow/contrib/lite/examples/python/object_detection.py
这段代码将从图像中检测对象。但是，我想通过Pi摄像机实时检测物体，而不是图像。我试图修改这个代码，以读取从相机输入，而不是图像。这是我的代码-
impor
浏览 0提问于2018-08-24得票数 3
我正在尝试训练一个模型，最初我有5000张图像的数据集，训练效果很好，现在我添加了几张更多的图像，现在我的数据集包含6,423张图像。我在Ubuntu 18.04上使用python 3.6.1，我的tensorflow版本是1.15，numpy版本是1.16 (之前有相同的版本，它工作得很好)。现在，当我使用：
python model_main.py --logtostderr --pipeline_config_path=training/faster_rcnn_resnet50_coco.config --model_dir=training
它会在几分钟内启动设置，然后在以下几行之后
浏览 116提问于2019-11-23得票数 4
2回答
完全卷积网络训练图像大小
、、、、
我正在尝试使用TensorFlow复制用于语义分割的完全卷积网络的结果。
我被困在将训练图像输入到计算图中。全卷积网络使用VOC PASCAL数据集进行训练。然而，数据集中的训练图像具有不同的大小。
我只想问他们是否对训练图像进行了预处理，使它们具有相同的大小，以及他们是如何对图像进行预处理的。如果没有，他们是否只是将不同大小的图像批量输入FCN？是否可以将一批不同大小的图像输入到TensorFlow的计算图中？有没有可能使用队列输入而不是占位符呢？
浏览 2提问于2016-08-20得票数 6
我有一个Tensorflow模型权重文件，我使用它来对测试图像进行预测。这些测试图像采用NumPy阵列格式，图像的形状为(720,1280，3)。我在做预测时有以下错误-
ValueError: Input 0 is incompatible with layer model: expected shape=(None, 416, 416, 3), found shape=(1, 720, 1280, 3)
当我试着改变形状的时候-
image_np.shape=(416,416,3)
它让我犯了以下错误-
ValueError: cannot reshape array of size 27
浏览 0提问于2021-12-23得票数 0
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我使用卷积网络对不同形状的图像进行分类。我找不到在Tensorflow中加载图像的方法。基于，它应该与tf.data.Dataset()一起工作。我以这种方式创建数据集：
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(filenames)
dataset = dataset.map(read_file)
dataset = dataset.shuffle(samples_in_buffer)
dataset = dataset.batch(batch_size)
dataset = dataset.repeat()
当执行时，我会得到这个错误
Han
浏览 9提问于2017-10-17得票数 2
我似乎想不出如何用tensorflow.js创建一个粗糙的张量。我在api文档中也找不到任何东西。
我正在做一个简单的猫对狗AI，并有不同大小的图像。我使用fs.readFileSync获取缓冲区，使用toJson方法，然后在训练数据中使用对象上的data属性作为向量。因为图像是不同的，每个矢量都是不同的大小，因此需要一个粗糙的张量。我已经尝试过在我的形状中使用null或NaN，但没有结果。
我对坦索弗洛也相当陌生，所以欢迎你提出任何建议。
这是我的代码：
const tensorflow = require('@tensorflow/tfjs')
const fs = req
浏览 0提问于2019-04-28得票数 2
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我目前正在tensorflow中实现FCN，它支持可变的输入图像大小。
我有各种图像大小的图像，但不幸的是，我无法开始与批大小不同的培训1。
我正在以如下方式使用提要数据集：
feed_dict = {fcn.images: image_batch,
fcn.labels: labels_batch,
fcn.dropout_keep: dropout}
result = sess.run(list(tf_ops), feed_dict=feed_dict)
我已经试过了：
但是，将image_batch和labels_batch创建为n
浏览 9提问于2016-06-07得票数 6
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CNN的下采样MNIST数据集
、、、、
对于我的深度学习课程，我需要实现一个与Tensorflow MNIST For Experts教程完全相同的神经网络。，
唯一的区别是，我需要对数据库进行下采样şe，然后将其放入神经网络中。我应该裁剪和调整大小，还是应该使用接受多种数据大小(28x28和14x14)的参数实现神经网络。
tensorflow教程中的所有参数都是静态的，所以我找不到一种方法来为算法提供14x14的图像。我应该使用哪个工具来进行“最佳”下采样？
浏览 3提问于2017-03-18得票数 1
我使用API的TF训练了一个模型。然后，当我使用下面链接的Python和C++(OpenCV)代码测试模型时，我得到了不同的结果。从Python得到的结果要好于C++(OpenCV)的结果。造成这种差异的原因是什么？
Python测试代码：
C++(OpenCV)测试代码：
经过训练的模型和样本图像：
我使用以下代码从检查点获取.pb模型：
我使用以下代码获取.pbtxt文件：
OpenCV版本: 4.2.0，用于列车的Tensorflow版本: 1.12.0
谢谢你的帮助。
浏览 22提问于2020-02-10得票数 0
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我正在创建一个基于深度学习的android应用程序。我有一个Canvas，我允许用户画一些东西。然后，我将把Canvas的位图传递给我的分类模型。我使用项目作为我的项目的基础。我的问题是，在MNIST示例中，允许用户在28x28大小的Canvas上绘图。但是我不想这样做，因为在这个Canvas上的绘图是像素化的。我正在绘制一个全尺寸的Canvas，但是当将画布的Bitmap发送到Tensorflow模型时，我希望将其调整为28x28以进行分类(否则我将得到ArrayIndexOutOfBoundException)。
如何在不泄露信息的情况下将位图调整为28x28 ?或其他可能的解决方案？
浏览 5提问于2017-11-13得票数 0
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我刚刚用一个使用tensorflow对象检测api的更快的rcnn完成了一些传输学习。我在tensorflow 1.14，主干网是faster_rcnn_resnet101_coco。被冻结的网络是否会在预测时调整输入给它们的图像大小？
我问这个问题是因为当我给模型一个比我训练的要大得多的图像时，它不会识别任何物体。当我将图像裁剪到1200x1200时，所有的对象都是相同的，但效果很好。
模型是否包含图像大小约束？我是否应该使用与配置文件中类似的尺寸进行预测，即使3000x3000图像中的对象大小相同？
在用于培训的配置文件中，我约束输入图像：
image_resizer {
keep_a
浏览 3提问于2019-09-19得票数 1
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我是一个对ML和使用Tensorflow非常感兴趣的开发人员，但是尽管我已经完成了所有的教程，我还是很难开始构建我自己的模型，并且希望你们能够帮助我回答一些可能非常简单的问题。
我试图建立一种算法，从图像中检测身体(肩膀、手腕和其他部位)的特定点，但是我不确定模型的输出应该是什么，我的训练数据是一组图像和点的x，y值的列表，我希望返回对图像上点的位置的预测(类似于面部识别)。
但我有几个问题要建这个：
1-应用程序的输出应该是什么？我希望算法为每个点返回最可能的x，y位置，但不确定如何在tensorflow中表示，对于每个像素，是否需要大量的张量，而正确的像素值为1？
2-如何处理不同大小的图
浏览 0提问于2018-10-20得票数 1
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我发现Torchvision的是一个非常方便的工具，当我处理不同大小和宽高比的高分辨率图像数据集时，需要将它们调整到统一的大小和宽高比，而不需要挤压和拉伸。
在Tensorflow中有没有等价物可以跨Tensorflow数据集映射，或者使用tensorflow操作的lambda函数可以达到同样有效的结果？
浏览 1提问于2020-12-06得票数 2
我看到tensorflow对象检测API允许用户自定义输入的图像大小。我的问题是如何使用预先训练的权重，这些权重通常是在224*224图像上训练的，有时是300*300图像。
在我使用的其他框架中，比如caffe rfcn、yolo和keras ssd，图像被缩小以适应带有预先训练的权重的标准大小。
300*300大小的tf是否使用预先训练好的权重？如果是这样的话，我们如何使用这些权重来对自定义图像大小进行分类？tf是否缩小到相应的权重大小？
浏览 3提问于2017-09-12得票数 1
我的tensorflow模型期望图像具有形状：[1, 1080, 1920, 3]和我正在试图重塑我从视频中捕捉到的帧。
使用python和numpy似乎很容易：np.expand_dims(frame, axis=0)，但是我不知道如何使用来自opencv的Mat在c++上完成它。
有什么想法吗？
浏览 0提问于2019-07-29得票数 0
因此，我已经看到许多CNN在机器学习中的第一个例子使用MNIST数据集。每个图像都是28x28，所以我们知道输入的形状。如何处理可变大小的输入，假设您有一些图像是56x56和大约28x28。
我正在寻找一个语言和框架不可知论的答案，如果可能的话，或者用tensorflow术语更好
浏览 0提问于2017-07-29得票数 1
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我训练了一个尺寸为512x512的模型。我目前有982x982大小(或任何其他大小)图像，我需要对模型进行预测。当我在这些图像上运行时，我会得到关于意外输入数组形状的错误信息。
Tensorflow提供了任何方法来方便地将模型部署到比模型所训练的图像大的图像上吗？
详细信息
具体来说，这是一个用于图像分割的模型。
我假设解决这个问题的方法之一是创建我自己的滑动窗口脚本，它将输入到与原始图像不同时间间隔的模型窗口中，然后将所有这些输出窗口粘贴回一个图像中，在它们通过模型之后。不过，我想知道是否有更标准的方法。
我对Tensorflow (和图像分割)非常陌生，所以我很可能错过了什么，或者我的问题
浏览 0提问于2019-07-16得票数 0
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我有一个可以输出32x32图像的GAN网络，工作正常。我试图输出一个128x48的图像，但是不管我怎么改变滤镜的大小和步幅，它总是输出一个NxN图像。谁能告诉我如何输出一个NxM图像。需要修改哪些值。我使用Tensorflow/Python，我的deconv层使用tf.contrib.layers.conv2d_transpose，谢谢。
浏览 0提问于2018-04-12得票数 1
我正在Tensorflow 2.1上设置一个图像数据管道。我使用的数据集具有可变形状(h，w，3)的RGB图像，我无法找到使其工作的方法。当我调用tf.data.Dataset.batch()时，我会得到以下错误：
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Cannot batch tensors with different shapes in component 0. First element had shape [256,384,3] and element 3 had shape [160,240,3]
浏览 3提问于2020-03-30得票数 2
2回答
我正在使用TensorFlow对象检测API来训练我自己的自定义数据集，并为此准备注释。我从我的预培训的SSD初始网络的配置文件中看到，在训练期间，图像的大小被缩小到300 x 300。我怀疑调整大小现在是否会根据注释改变我的对象的位置？我的意思是，现在xmin，ymin的宽度和边框的高度都会不同，因为它调整了尺寸。我是否应该在调整大小的图片上标注(在训练前自己调整大小？)还是我训练的原版？
浏览 0提问于2019-10-11得票数 6
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我用80x80x3图像样本训练了AutoML视觉。培训已经成功完成，我下载了边缘tflite模型。在python中实现tflite模型时，根据这个，我意识到tflite模型的输入大小是224x224x3。
我的问题是：
在训练期间，AutoML视觉如何处理尺寸小于224x224的图像？AutoML视觉是否通过插值将图像调整为224x224？
为了更好的预测性能，我想正确地处理新的图像，就像AutoML视觉在训练期间处理图像的方式一样。
当将带有输入形状(1，80，80，3)的80x80图像输入到模型时，我得到异常“无法设置张量:维不匹配”，参见下面的代码。
输入224x224图像毫
浏览 0提问于2019-09-10得票数 0
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我原来的图片是600*600 px，我想把它的大小调整为300*300 px。
调整代码
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras.preprocessing.image import array_to_img
from tensorflow_core.python.keras.layers.image_preprocessing import ResizeMethod
def resize(image, w=300, h=300):
image = tf.convert_to_tensor(
浏览 9提问于2020-02-11得票数 0
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我刚刚开始学习机器学习，正在使用Tensorflow 1.14。我刚刚使用内置的tensorflow.keras.datasets.mnist数据集使用tensorflow.keras创建了我的第一个模型。以下是我的模型的代码：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
mnist = keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
class Stopper(keras.callbacks.Callback):
浏览 19提问于2019-07-11得票数 0
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据我所知，单枪多盒探测器纸，它是一个完全卷积的网络。因此，它不需要tensorflow在推理期间所做的重新标度(到300x300)。如何在tensorflow推理期间删除此调整？
浏览 0提问于2018-02-21得票数 1
TensorFlow有一个api，它使用初始v3模型来识别对象。我在想，有没有办法在更大的图像中找到更小的图像。例如，在橘子树上定位所有的橙子。我试着把更大的图像分割成一个较小图像的网格，并将tensorflow应用于每一个较小的图像上，但是有一个恒定的网格是非常容易出错的，有什么解决方案吗？
浏览 6提问于2016-12-27得票数 1
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1回答
我有输入图像张量与形状[?, 448, 448, 3]和我的网络预测一个边界盒与形状[?, 4]。我想切片我的图像张量与边界框张量，并调整大小的结果张量为一个固定大小的图像，以进一步处理。
对于tensorflow (或者更好的，在Keras中)，这是可能的吗？我已看过有关的问题。例如，和，但是它们不适用于索引张量和原始张量都有未知第一维的情况。
任何在正确方向上的帮助都是非常感谢的！
浏览 3提问于2017-10-15得票数 1
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1回答
我们正在尝试使用tensorflow训练我们的模型以进行对象识别。因为有太多的图像(100 GPU )，我猜我们现在的GPU服务器(1*2080Ti)无法工作。我们可能需要购买一个更强大的，但我不确定如何估计我们需要多少GPU内存。有没有一些方法来估计需求？谢谢!
浏览 43提问于2020-03-30得票数 1
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我是Tensorflow Estimator的新手。我想知道是否有可能将分类变量数组作为特征传递给估计器，然后它会自动将其转换为嵌入数组。例如，以下是CSV文件中的一条记录。它包含两个分类变量列表(用括号括起来)，"country“和"watch"，两个分类变量"day_of_week”和"day_period“，以及一个目标，在本例中为"movie_id”。
day_of_week,day_period,country,movie_id,watched
SUNDAY,EVENING,[USA,UK],B2JO1owWbeLn,[WGdZ5qZm
浏览 0提问于2018-10-01得票数 1
我不确定Tensorflow ObjectDetection API是否会自动标准化输入图像(我自己的数据集)。它似乎在DataAugmentations中有一个名为“NormalizeImage”的选项。到目前为止，我还没有指定它，我的模型做得相当好。是我错过了图像规范化，还是Tensorflow自动为我做了，或者只是这个对象检测API不需要它？
到目前为止，我的模型使用了更快的RCNN和RetinaNet。
浏览 4提问于2018-07-25得票数 1
我正在尝试通过tensorflow将图像调整为固定大小。但我看到的奇怪结果如下所示。 --> 。下面是我写的简单代码。只有注释了有问题的行(resize_images)，才能正确显示原始图像。我在python 3.5的virtualenv中的pycharm和Ubuntu 16.04中的PIP install中的TensorFlow1.1上运行了它。
import tensorflow as tf
from PIL import Image
filenames = ['/home/cideep/Work/tensorflow/datasets/VOC-2012/VOC-2012-
浏览 0提问于2017-05-08得票数 0
import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow as tf
def input_fn():
dataset_builder = tfds.builder("oxford_flowers102")
dataset_builder.download_and_prepare()
ds = dataset_builder.as_dataset(split=tfds.Split.TRAIN)
ds = ds.repeat()
ds = ds.batch(32)
return d
浏览 1提问于2020-01-07得票数 0
1回答
在运行时缩小图像大小
、、、、
我有一个带有DataTemplate的列表框，在DataTemplate中我有一个图像。下面是我的代码：
<DataTemplate x:Key="DataTemplate">
<Border
Background="#FFFFFF"
Margin="0,2,0,0"
VerticalAlignment="Stretch"
H
浏览 4提问于2014-03-22得票数 0
回答已采纳
我学习了多个例子，在TensorflowJS中训练一个自定义对象检测器。我所面临的主要问题是使用预先训练过的模型。
对于一般用例来说，预先训练过的模型很好，但是自定义场景失败了。例如， --这是官方Tensorflowjs的例子，这里是使用mobilenet，并且移动集和mobilenet有图像大小限制224x224，这违背了所有的目的，因为我的图像很大，而且比例也不一样，所以不能选择调整大小。
我已经尝试了多个例子，所有的都遵循同一条路或另一条路。
我想要什么？任何我可以用Tensorflow.js从零开始训练自定义对象的例子。
虽然答案听起来很简单，但相信我，我已经找了好几天了。任何帮助都
浏览 2提问于2019-12-13得票数 1
2回答
我试图更改列表元素的大小，这些元素是使用append或prepend函数添加到基本列表函数( elm_list_add)中的，这些函数在elm_list.c内部调用_item_new。
我想用我添加的图标/图像更改列表元素的大小。列表应该根据添加的每个图标调整大小，而不是根据添加的最大图标/图像调整大小。我还在最初是EINA_TRUE的elm_list.c中取消了elm_box_homogeneous_set(priv->box, EINA_FALSE)。或者我是否需要在edc文件list.edc中进行更改。
如何根据在EFL中添加的图像来调整列表元素的大小？
浏览 5提问于2014-08-22得票数 0
我想使用tensorflow dataset构建一个数据管道。因为每个数据都有不同的形状，所以我无法构建一个数据管道。
import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow as tf
dataset_builder = tfds.builder("oxford_flowers102")
dataset_builder.download_and_prepare()
train_data = dataset_builder.as_dataset(split=tfds.Split.TRAIN)
train_data = tra
浏览 1提问于2019-08-26得票数 6
回答已采纳
1回答
import numpy as np
import scipy.ndimage
from PIL import Image
import urllib.request
url = 'http://static.bn-static.com/pg/0rmrKX8jCvpmF8b7ab+coivEApi2iNNpgVTrfyFFA0g==.gif'
img = Image.open(urllib.request.urlopen((url)))
img = img.convert('1').convert('L') #convert to graysc
浏览 0提问于2017-01-26得票数 0
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1回答
我使用tensorflow来缩放图像的倍数为2。但是由于张量(批次大小、高度、宽度、通道)决定了分辨率，它只接受一种分辨率的图像进行推理和训练。
对于其他解决方案，我必须修改代码并对模型进行再培训。是否有可能使我的代码解析独立？理论上，图像的卷积是独立于分辨率的，我看不出为什么这是不可能的。
不过，我不知道如何在坦索弗洛做到这一点。有什么可以帮我的吗？
谢谢
浏览 0提问于2017-07-25得票数 1
回答已采纳
1回答
我想做一个CNN或FCN，它可以将灰度图像作为输入，并输出彩色图像。对我来说，图像的大小可以变化，这一点非常重要。我听说我只能这样做，当我做一个FCN，并采取一批图像的一种大小和另一批图像的另一种大小。但是我不知道如何在Tensorflow Keras ( Python版本)中实现这个概念，我想知道您是否可以提供一些示例代码或伪代码？我很感激。谢谢!
浏览 19提问于2019-04-16得票数 1
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这个问题在某种程度上是的扩展
我使用以下代码将图像转换成特定的形状：
height = tf.cast(features['height'],tf.int32)
width = tf.cast(features['width'],tf.int32)
image = tf.reshape(image,tf.pack([height, width, 3]))
在cifar10_input代码中，图像会被以下内容扭曲，其中IMAGE_SIZE = 32：
height = IMAGE_SIZE
width = IMAGE_SIZE
distorted_image =
浏览 3提问于2016-02-29得票数 4
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我想使用自动编码器从低质量的图片中创建清晰和高质量的图片。为此，我需要使用Tensorflow创建与原始图片大小相同的低质量图片。 如何使用Tensorflow制作具有降低质量的图片的数据集？为了重现，假设我从这个图像开始： from skimage.data import chelsea
import matplotlib.pyplot as plt
image = chelsea()
fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 4))
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
ax.imshow(image)
plt.show(
浏览 34提问于2020-10-13得票数 0
我使用Tensorflow的image.convert_image_dtype 将dtype uint16的png转换为float32。
使用Tensorflow 1.12.0。
根据文档:使用浮点值表示的图像的值应该在[0，1]范围内。存储在整数数据类型中的图像数据的取值范围为0，MAX，其中MAX是数据类型的最大正可表示数。此op在数据类型之间进行转换，在转换__之前适当地缩放值。
这将使我的值在[0，1]中进行浮点转换，但是当计算新的float32张量时，我的白色像素接近65535 -- uint16的最大值。它似乎没有发生任何类型的向上或向下缩放。
我做错手术了吗？我应该把元素除以65
浏览 1提问于2019-03-03得票数 1
我正在从Tensorflow对象检测模型动物园训练ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型。我的数据集是卫星图像，我的目标是检测图像中的车辆。但是由于python内存问题，训练失败了。我正在训练CPU，我的Windows10机器有32 gb的RAM。用于训练的TF记录文件大小约为1.7 GB。
我无法检测到此失败的原因。
请帮帮忙。
浏览 1提问于2017-11-25得票数 0
我正在努力学习如何建立一个神经网络来检测图像中的行人。我下载了PETA数据集，并希望将图像读入Tensorflow数据集。实际上，我是通过使用以下代码来成功的：
filenames = glob.glob("C://PETA/3DPeS/archive/*.bmp")
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((filenames))
def _parsefunc(filename):
img_st = tf.read_file(filename)
img_dec = tf.image.decode_bmp(i
浏览 0提问于2018-05-17得票数 1
回答已采纳
在使用tensorflow-datasets模块时遇到一些问题。使用stanford_dogs数据集，我将图像大小调整为[180,180]，但是当训练模型时，从错误消息中看，tensorflow似乎正在尝试加载原始大小的图像。 我做错了什么？ 复制错误(以及下面的错误)的代码。Dataset在750mb附近。可以将其复制粘贴到google colab中并运行以进行复制。 import io
import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
def _normalize_img(img,
浏览 126提问于2020-11-02得票数 2
回答已采纳
我正在尝试使用p5和tensorflow。我创建了一个“面部过滤器”，它使用tensorflow跟踪鼻子和耳朵，并将图像附加到这些位置。例如，如果我的面部滤镜是“小丑”，那么鼻子将是红色的鼻子，耳朵将是小丑的耳朵。
一切正常，但现在我正在尝试使画布响应。
我的画布尺寸是createCanvas(1200, 768)，它以css居中。
如何使画布根据浏览器宽度进行响应？我只是不确定如何在windowResized函数中设置代码。
function windowResized(){
resizeCanvas(width?, height?);
}
感谢我能得到的任何意见。
浏览 0提问于2020-08-26得票数 3
我想将图像的大小从28*28调整到32*32，使用tf.image.resize_images(x_train, (32, 32)).It返回AttributeError:模块'tensorflow_core._api.v2.image‘没有属性'resize_images'.The版本的tersorflow为2.0.0。我怎么才能修好它？
浏览 6提问于2020-03-31得票数 7
我希望能够阅读成批的图像。但是，这些批处理必须由python脚本构造(由于各种原因，它们不能提前放入文件中)。在tensorflow中执行以下操作的最有效方法是什么：
(1)提供:指向图像的B个可变长度字符串的python列表，所有字符串都具有相同的大小。B是批量大小。(2)对于每个字符串，加载它对应的图像，并应用5%的随机裁剪(裁剪是随机的，但裁剪的大小是固定的) (3)将图像连接在一起，形成大小为B x H x W x 3的张量
如果这是不可能的，有没有人有任何基准/数据关于在python中加载和预处理图像然后将它们放入队列的效率损失？我假设如果在tensorflow上内部完成图像加载/预
浏览 1提问于2016-06-11得票数 2
有没有可能训练一个图像尺寸大于299x299的Tensorflow Inception V3模型？似乎盗梦空间V3 CNN只为这种图像尺寸而设计。
浏览 13提问于2018-02-10得票数 0
在此之后，我使用Tensorflow Maker创建了一个用于图像分类的简单模型。我将导出格式从tflite更改为已保存的模型，因为我打算将tfjs节点用作。
# model.export(export_dir='.')
model.export(export_dir='.', export_format=ExportFormat.SAVED_MODEL)
用python中的图像测试tflite模型会获得非常好的结果(对于所需的类，接近95% )：
import numpy as np
from PIL import Image
imp
浏览 4提问于2022-01-23得票数 0
1回答
我有一个名为TRAIN的目录，它有37个子目录，其中包含不同大小的图像，我想用TensorFlow的ImageDataGenerator加载这些图像，但它需要相同大小的图像。我想添加填充到这些图像，以调整他们的大小。
tf.image.resize_with_crop_or_pad(
image, target_height, target_width
)
我在网上找到了上面的代码，但我不知道如何使用它。
浏览 11提问于2021-06-05得票数 0
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