我正在使用ADE20K数据集来训练一个类似Unet的模型,以便在Keras中进行分割。
数据集有超过1000个类。我试图使用Keras方法image_dataset_from_directory()将数据集加载到tf.dataset对象中。
以下文档向您展示了如何加载dataset对象并将其传递到您的模型中:
# directory for training data
training_data/
...class_a/
......a_image_1.jpg
......a_image_2.jpg
...class_b/
......b_image_1.jpg
......b_image_2
我有一个np数组(由模型预测的分段掩码)。我必须将这个掩码(数组)保存为可视化结果的图像。
我可以使用tf.keras.preprocessing.image.save_img将数组保存为图像。但是当我检查保存的映像时,会发现图像有许多损坏的值。
样本代码
import numpy as np
import tensorflow as tf
# mask is prediction output from a model, of shape HxWx1, pixels can take integer values between 0 and 10.
mask = np.array([
我正在使用ImageResizer.net库()来操作图像。我想将所有图像保存为.jpg。我有以下代码:
ImageJob i = new ImageResizer.ImageJob(srcPath, destPath, new
ImageResizer.ResizeSettings("width=220;height=306;format=jpg;quality=80;mode=stretch"));
i.Build();
根据文档,format=jpg应该将图像保存为.jpg。但是,图像被保存为其原始类型。
对于如何将所有图像保存为.jpg,有什么想法吗?谢谢!
我正在尝试使用Google Colab上的Tensorflow建立一个图像序列预测模型。基本上,该模型应该预测给定图像序列的下一帧。
但是,在将模型拟合到训练数据时,我得到了以下错误:
ValueError: Input 0 of layer conv_lst_m2d_1 is incompatible with the layer: expected ndim=5, found ndim=4. Full shape received: (None, 900, 900, 3)
为了下一帧预测,我遵循了这个教程。
并尝试使用此代码来加载我的图像
我的图像是PNG (900x900px,rgb