当我们没有大量不同的训练数据时，我们该怎么办？这是在TensorFlow中使用数据增强在模型训练期间执行内存中图像转换以帮助克服此数据障碍的快速介绍。 ?...通过对现有数据执行一系列预处理转换，可以获取此增强数据，对于图像数据，这些转换可以包括水平和垂直翻转，倾斜，修剪，旋转等。总而言之，与仅复制相同的数据相反，这种扩充的数据能够模拟各种细微不同的数据点。...本文的重点是在TensorFlow中第二种方法的实际实施，以减轻少量图像训练数据（数据增强）的问题，而稍后将对转移学习进行类似的实际处理。...数据增强不是万能药；我们不希望它能解决我们所有的小数据问题，但是它可以在许多情况下有效，并且可以通过将其作为一种全面的模型训练方法的一部分，或者与另一种数据集扩展技术（例如，转移学习） TensorFlow...中的图像增强 在TensorFlow中，使用ImageDataGenerator类完成数据扩充。
数据扩充是一种用于通过使用裁剪、填充、翻转等技术来增加数据量的策略。 数据扩充使模型对较小的变化更鲁棒，因此可以防止模型过度拟合。...将扩充后的数据存储在内存中既不实际也不高效，这就是Keras的Image Data Generator类（也包含在TensorFlow的高级API：tensorflow.keras中）发挥作用的地方。...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。...from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from matplotlib.pyplot import imread...通过指定rotation_range，生成的数据可以随机旋转一个角度，范围为从+ rotation_range到-rotation_range（以度为单位）。
问题描述 数据增强是一种通过使用裁剪、填充、翻转等技术来增加数据量的策略。 数据增强使模型对微小变化更为稳健，从而防止模型过度拟合。...将扩充后的数据存储在内存中既不实用也不高效，这就是keras中的imagedatagenerator类（也包括在tensorflow的高级api:tensorflow.keras中）发挥作用的地方。...imagedatagenerator通过实时数据扩充生成成批张量图像数据。...from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorfrom matplotlib.pylot import imread...image.shape[1],image.shape[2])) imshow(image[0])show() 1、旋转（Rotation) 通过指定rotation_range（旋转角度），生成的数据的随机旋转角度范围在
深度学习技术可以解决很多人类难以处理的问题，但也存在数据需求大和训练耗时长的缺点。 为了解决数据需求问题，常用的方法是数据增强（Data Augmentat）。...当我们需要大量的增强数据时（如构建出上百万的新图片），增强处理也会消耗大量的计算资源，导致训练过程变慢。...一个行之有效的解决方法是采用tensorflow.image函数来进行增强操作，该函数基于GPU计算，因此效率很高。...我们采用tensorflow的eager_execution，这样就可以不允许代码也可以看到数据增强的效果。...1.翻转图像 翻转图像是最常用的数据增强操作之一，可以很容易的对数据量进行翻倍。通常包括水平翻转、垂直翻转和随机翻转。
对于图像相关的任务，对图像进行旋转、模糊或调整大小是常见的数据增强的方法。...因为图像的自身属性与其他数据类型数据增强相比，图像的数据增强是非常直观的，我们只需要查看图像就可以看到特定图像是如何转换的，并且使用肉眼就能对效果有一个初步的评判结果。...尽管增强在图像域中很常见，但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的，本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。 在这篇文章中，将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...现在小数据集已经可以使用，可以开始应用增强了。...这因为我们正在使用一个 Dataset 对象，这些代码告诉 TensorFlow 临时将张量转换为 NumPy 数组，然后再输入到数据增强的处理流程中： def apply_pipeline(y, sr
来源：Deephub Imba本文约2100字，建议阅读9分钟本文将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...因为图像的自身属性与其他数据类型数据增强相比，图像的数据增强是非常直观的，我们只需要查看图像就可以看到特定图像是如何转换的，并且使用肉眼就能对效果有一个初步的评判结果。...尽管增强在图像域中很常见，但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的，本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。 在这篇文章中，将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...现在小数据集已经可以使用，可以开始应用增强了。...这因为我们正在使用一个 Dataset 对象，这些代码告诉 TensorFlow 临时将张量转换为 NumPy 数组，然后再输入到数据增强的处理流程中： def apply_pipeline(y, sr
Contents 1 TensorFlow如何工作 2 TensorFlow读取数据 2.1 Preload data: constant 预加载数据 2.2 Feeding机制: placeholder...在TensorFlow框架中读取数据，tf官网提供了三种读取数据的方式： 预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。...从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。...通俗来讲，现在TensorFlow(1.4版本以后)有三种读取数据方式： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据 使用Dataset方式读取 TensorFlow如何工作...示例代码如下： Reading From File：直接从文件中读取 直接从文件中读取数据的方法，在TensorFlow机制中有两种方法： 多线程输入数据处理框架（利用TensorFlow队列） 数据集
本文将介绍Python数据增强的概念、意义、常用方法以及在具体案例中的应用，并通过一个具体案例展示数据增强在图像分类任务中的应用。...一、Python数据增强概述 数据增强是一种通过人工或自动方式对数据进行修改或变换，以增加数据集规模和多样性的技术。...在机器学习中，数据增强被广泛应用于解决数据稀缺、数据不平衡、数据噪声等问题，提高模型的泛化能力和鲁棒性。...二、Python数据增强的常用方法 1.图像数据增强 图像数据增强是一种常用的数据增强技术，通过对图像进行旋转、平移、缩放、翻转、裁剪等操作，增加图像的多样性和规模。...三、Python数据增强的应用案例 下面以一个图像分类任务为例，介绍Python数据增强的应用。在这个案例中，我们使用了Keras框架和ImageDataGenerator类来进行图像数据增强。
为什么要做数据增强在计算机视觉相关任务中，数据增强（Data Augmentation）是一种常用的技术，用于扩展训练数据集的多样性。它包括对原始图像进行一系列随机或有规律的变换，以生成新的训练样本。...数据增强的主要目的是增加模型的泛化能力、提高模型的鲁棒性，并减轻过拟合的风险。以下是进行数据增强的几个重要原因：增加数据样本数量：数据增强可以通过生成变体来增加训练样本的数量。...通过数据增强，您可以使用较少的标记样本来训练模型，同时保持性能。常见的数据增强技术包括图像翻转、旋转、缩放、裁剪、颜色变换、加噪声等。...选择哪些数据增强技术以及如何应用它们通常取决于具体任务和数据集的特点。数据增强在许多计算机视觉任务中都被广泛使用，包括图像分类、目标检测、分割、人脸识别等。...通过增强数据的多样性，可以提高模型的性能并使其更适应复杂的现实世界场景。人脸图像数据增强对于人脸图像数据增强，有多种方法可以提高模型的鲁棒性和性能。
数据增强汇总仓库 一个强大的数据增强仓库 https://github.com/aleju/imgaug 介绍了大量不同任务的数据增强方法，包括代码和可视化 ?...另一份数据增强的文档是百度深度学习框架 PandlePandle 的介绍 https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/advanced_tutorials...以下详细介绍几种数据增强的策略 Mix up 论文： 《mixup: Beyond Empirical Risk Minimization》 https://arxiv.org/abs/1710.09412...这种数据增强的方法有 4 个参数 、、、 ，其物理意义如下： ? 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/103992528 Mosaic ?...Mosaic 是 YOLOv4 提出的一种数据增强方法，在 Cutmix 中我们组合了两张图像，而在 Mosaic 中我们使用四张训练图像按一定比例组合成一张图像，使模型学会在更小的范围内识别对象。
其实我们都知道Pytorch的torchvision的transforms并非真正意义上的数据增强，它只是将图像做了变换，实际上图像数据集的总量是不变的。...现在我们使用Augmentor来做真正意义上的数据增强，首先安装Augmentor pip install Augmentor 如果我们的ground truth，即mask图像是单通道的，需要转成3通道的...im_name_new = im_name.split('.')[0]+'.png' cv2.imwrite(output_path + im_name_new, img) 最后就是开始做数据增强处理了...，当然我这里只做了旋转和翻转处理，你还可以作一些其他的数据增强。...最后会得到20000张增强图像。
本文介绍如何使用TensorFlow来读取图片数据，主要介绍写入TFRecord文件再读取和直接使用队列来读取两种方式。...256, 3]) #将维度转为256*256的3通道 img = tf.cast(img, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5 #将图片中的数据转为...2 不使用TFRecord TFRecord适合将标签、图片数据等其他相关的数据一起封装到一个对象，然后逐个读取。有时候，我们并不需要标签，只需要对图片读取。
最近遇到数据样本数目不足的问题，自己写的增强工具生成数目还是不够，终于在网上找到一个数据增强工具包，足够高级，足够傻瓜。想要多少就有多少！再也不怕数据不够了！...简介 Augmentor是一个Python包，旨在帮助机器学习任务的图像数据人工生成和数据增强。它主要是一种数据增强工具，但也将包含基本的图像预处理功能。...特色 Augmentor是用于图像增强的软件包，重点在于提供通常用于生成机器学习问题的图像数据的操作。...使用Examples 分3步： 实例化Pipeline 对象，通过指定包含要处理图片所在的目录； 定义数据增强操作，crop、rotate等等，添加到pipeline中； 调用pipeline的sample...总结 个人认为其最大的亮点是只需要指定要增强图片所在的路径即可，不用进行读入、以及numpy数据转换； 增强时只需要指定最后的数目N，无论原始图片有多少，总能生成你想要的数目！！！
文本已收录至我的GitHub仓库，欢迎Star：https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 回顾前面： 从零开始学TensorFlow【01-搭建环境、HelloWorld...篇】 什么是TensorFlow？...(minst的数据要么我们是提前下载好，放在对应的目录上，要么就根据他给的url直接从网上下载)。 一般来说，我们使用TensorFlow是从TFRecord文件中读取数据的。...TFRecord 文件格式是一种面向记录的简单二进制格式，很多 TensorFlow 应用采用此格式来训练数据 所以，这篇文章来聊聊怎么读取TFRecord文件的数据。...一、入门对数据集的数据进行读和写 首先，我们来体验一下怎么造一个TFRecord文件，怎么从TFRecord文件中读取数据，遍历(消费)这些数据。
参考书 《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版） 例子：从一个张量创建一个数据集，遍历这个数据集，并对每个输入输出y = x^2 的值。 #!...""" import tensorflow as tf # 从一个数组创建数据集。...""" import tensorflow as tf # 从文本文件创建数据集。...as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np import time #...TFRecord文件 """ import tensorflow as tf # 解析一个TFRecord的方法。
参考书 《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版） 一个使用数据集进行训练和测试的完整例子。 #!...""" import tensorflow as tf from figuredata_deal.figure_deal_test2 import preprocess_for_train #.../test_files-*') # 定义parser方法从TFRecord中解析数据。这里假设image中存储的是图像的原始数据， # label为该样例所对应的标签。...batch的大小 batch_size = 100 # 定义随机打乱数据时buffer的大小 shuffle_buffer = 10000 # 定义读取训练数据的数据集 dataset = tf.data.TFRecordDataset...因为上一个map得到的数据集中提供了decoded_image和label两个结果，所以这个 # map需要提供一个有2个参数的函数来处理数据。
前言 由于自己的数据比较少，因此想采用数据增强的方式来扩充自己的数据集，对于目标检测任务而言，除了需要改变原始图像外，还需要对目标框进行相应的变化。...复刻YOLO官方的数据增强实现 在YOLOv5的datasets.py中，封装了一系列数据增强的方法。于是我想把它提取出来，单独在外面进行数据增强。...我主要想做一些简单的数据增强，比如平移、旋转、缩放等，于是我找到了random_perspective这个函数。...旋转增强弊端 在思考采用旋转数据增强时，我想到了一个问题，就是旋转之后的目标框实际上是要比原先要大的。采用这位博主所画的图可以进行解释。...数据增强提升经验 我尚未使用数据增强进行对比测试，看到这位博主已经进行了测试，各方法提升结果如下： 结论是使用旋转(Rotate)、随机去除像素点(Dropout)、仿射变换(Affine)对结果的提升比较显著
译者 | 小韩 编辑 | 安可 【磐创AI导读】：本文讲解了图像数据增强实战。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。...我目前正在做图像数据增强的深度和有效性的研究。这项研究的目的是学习怎样增加只有有限或少量数据的数据集大小，增强训练的卷积网络模型的鲁棒性。.../NIKE.png') img = np.array(img) plt.imshow(img) plt.show() 翻转（Flipping） 翻转图像是最流行的图像数据增强方法之一。...这主要是由于翻转图像的代码比较简单，而且对于大多数问题而言，翻转图像会增强模型的性能。下面的模型可以被认为是看到左鞋而不是右鞋，因此通过这种数据增加，模型对于看到鞋的潜在变化变得更加有鲁棒性。...img[i][j][k] += noise[i][j][k] plt.imshow(img) plt.show() 生成对抗网络（GAN） 我阅读过很多将生成对抗网络用于数据增强的文献
如果大家对图像数据增强有兴趣可以关注微信公众号和我们一起学习。
物料主数据增强(2) 之前写了一一篇物料主数据增强的文档ABAP随笔-物料主数据界面增强，需要配置+增强代码，今天升级一下功能，对物料主数据页签进行增强 1....对物料主数据表增强 append custom field in MARA 随便加一个你想要的字段 2....数据更新 之前我们在物料主数据界面增强中已经讲过了，如何对物料主数据进行增强校验了， 这里我们简单做一个唯一性校验: 启用EXIT_SAPLMGMU_001出口 和 CI_MMH1 *&------...'MM01' 对MM01也进行唯一性的校验是因为，MM01可以对已存在的物料进行扩展 更多其他的文章请点击历史记录 ABAP随笔-物料主数据界面增强 BP客户增强-保存时增加校验事件(DCHCK) BP...客户增强-详细-干货 S4 BP客户增强说明
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