我已经通过使用ImageDataGenerator向fit_generator提供数据来训练我的二进制分类模型。我没有使用任何增强选项，我使用ImageDataGenerator只是将图像大小调整为224x224x3。下面是我的训练代码。ImageDataGenerator馈送到predict_generator的相同图像使用p
浏览 33提问于2019-10-12得票数 0
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访问多台木星笔记本中的内存数据
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我有多个CPU，可以并行地训练不同的神经网络，但不幸的是，由于数据很大，我受到CPU内存的限制，不能在不同的笔记本上运行多个型号，因为我必须为每个笔记本加载数据。我正在使用TensorFlow/Keras
浏览 0提问于2019-05-07得票数 0
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我有一个已经训练好的模型，我想对目录中的图像进行二进制分类预测。我有超过100,000张图像，所以为了提高效率，我想做批量预测。如何对我的图像进行批量预测，获得预测结果，并在基于类对图像进行预测后将其存储在两个单独的文件夹中？ 这就是我的代码到目前为止的样子。batch_size = 64IMG_WIDTH = 200
tes
浏览 34提问于2020-09-30得票数 1
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是否需要图像分类的数据集组织？
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我目前正在开发一个程序，它可以用机器学习来进行二值图像分类。我有一个标签列表和一个作为输入的图像列表，然后输入到Inception V3模型中。谢谢你的帮忙!
浏览 0提问于2018-08-03得票数 2
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昨天，我在角星上创建了我的第一个卷积神经网络，但是我忘了添加标签，它训练.不知怎么的，我不知道该怎么做。有人能解释一下它是如何在没有任何标签的情况下训练的吗？
浏览 3提问于2017-06-04得票数 1
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当我在我的model.predict_generator()上使用test_set (images)时，我得到了不同的预测，当我在同一个test_Set上使用mode.predict()时，我得到了一组不同的预测对于使用model.predict_generator，我按照以下步骤创建一个生成器：
Imagedatagenerator(这里没有参数)，并在shuffle = False.中<em
浏览 5提问于2017-07-15得票数 10
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我试图通过在for循环中随机更改其图像的色调来扩展数据集，但是这些更改不会在循环之外持续存在。我用tf.keras.utils.image_dataset_from_directory导入了数据集。numpy().astype("uint8")) plt.axis("off")当我打印一个图像的前两次但是，当我稍后打印出更多的图像时，它们的色
浏览 4提问于2022-09-20得票数 0
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我无法决定是否将视频数据提供给keras模型。在这种情况下，我想使用像ImageDataGenerator这样的DataGenerator。从这个answer我推测，ImageDataGenerator不适合这样做。 我在keras中查看了这个github repo，它在目录中使用.npy文件。但缺点是，目前还没有数据增强。有没有办法让我用ImageDataGenerator？ 假设我将所有视频分成
浏览 15提问于2019-02-24得票数 0
我正在尝试用Keras做一个二进制分类问题，使用ImageDataGenerator.flow_from_directory方法来生成批处理。然而，我的类是非常不平衡的，比如一个类比另一个类多8倍或9倍，导致模型无法预测每个示例的相同输出类。有没有办法在每个时期将flow_from_directory设置为从我的小类中过采样或从我的大类中欠采样？
浏览 14提问于2017-01-24得票数 17
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我正在编写我的第一个TFJS演示应用程序。我有一个训练有素的猫/狗二进制分类器，我已经使用转换器进行了转换。我可以加载模型并传递来自iphone或android摄像头的图像进行分类。不幸的是，结果很糟糕。我的模型是使用samplewise_center和samplewise_std_normalization都设置为t
浏览 25提问于2019-07-09得票数 2
我在keras中使用resnet做超级解析，我已经将我的数据分成训练和测试(70-30)，从测试数据中提取20%用于验证，.i试图用datagen.flow_from_directory读取数据，但是它显示0类的0图像 .The的主要问题是我没有类。我只有高分辨率和低分辨率的图像。高分辨率图像输出，低分辨率图像输入。如何在不将数据在类中分离的情况下加载数据？from keras.preprocessing.image
浏览 2提问于2021-06-07得票数 0
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我目前正在创建一个机器学习模型，最终目标是在iOS应用程序中部署该模型。该应用程序将用于现场，与测试和训练集相比，那里的光线条件变化很大。向我的图像数据生成器添加高channel_shift_range是否会提高我的模型识别图像的能力，即使在光线条件高度可变的情况下也是如此？我目前正在使用 train_datagen = ImageDataGenerato
浏览 41提问于2020-01-21得票数 0
我通过ImageDataGenerator()加载CNN二进制分类问题的训练和测试集，如下所示：然后，我创建我的模型，并将火车和val数据
浏览 4提问于2021-03-03得票数 0
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我有两个关于ImageDataGenerator的问题：2) ImageDataGenerator.flow中的数据被无限期地循环(成批)。
浏览 0提问于2016-11-22得票数 2
我有大约6200张培训图像，我想使用keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator类的keras.preprocessing.image.ImageDataGeneratorvalidation_generator,其中X_train / y_train包含大约6000个训练图像和标签以及X_val / y_val，验证数据和模型是一个增强的VGG16模型</e
浏览 1提问于2017-01-22得票数 3
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我刚刚注意到，每次运行Keras模型都会得到不同的结果。我已经尝试过 on GitHub的解决方案，基本上：
rescale=1./255,
hor
浏览 0提问于2018-08-22得票数 3
我正在使用在本论文中演示的概念。他们的训练数据包括“好”图像和“坏”图像。他们训练AE使用“坏”图像(X)，使其产生“好”图像。在这种情况下，“坏”图像可能与“好”图像非常相似，但有很小的凹痕或划痕。我已经成功地在ImageDataGenerator上使用了马恩斯特号码数据，但是在这种情况下，它是通过使用X -> X来训练的，或者如果不使用
浏览 0提问于2021-02-18得票数 1
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我不知道如何使用宽度偏移和高度偏移来增加数据。
假设我的图像数据有限，我想使用Keras‘ImageDataGenerator创建新的数据。为了在图像之间进行分类，我使用CNN。既然CNN是平移不变的，那么角膜的平移不是无用的吗，因为这些移位不会产生新的图像吗？(我知道将从生成器中创建新的图像，但CNN
浏览 0提问于2021-01-20得票数 2
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我正在尝试训练一个模型，用于从视频中的一系列帧中检测面部关键点。由于这些帧的关键点位置几乎相同，因此该模型为我输入的每个图像生成相同的输出以进行预测。我试图使用ImageDataGenerator来旋转图像，使它们彼此不同，但是，我似乎无法使其工作。最初，当我在模型上调用fit时，我可以选择将训练数据分为训练和验证，但我不知道如何使用Im
浏览 15提问于2019-03-14得票数 1
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我正在尝试使用Inception V3模型进行图像分类。Keras的ImageDataGenerator是否会创建添加到我的数据集中的新图像？如果我有1000张图片，使用这个函数会不会是用于训练的2000张图片的两倍？有没有办法知道创建了多少图像并将其输入到模型中？
浏览 2提问于2018-08-08得票数 38
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