我有由0和1s组成的numpy数组。它们应该是图像分割模型的目标,所以我试图调整它们的大小,使它们具有相同的维度。问题是,当使用下面的代码调整大小时,图像不会被保存为二进制文件。相反,我得到了很多在0到1之间的浮点值,这似乎影响了我的模型的性能。as st
new_label_data = st.resize
我是深度学习的初学者。我对如何在Google中读取图像数据集感到困惑。基本上,数据集由2个用于火车和测试图像的文件夹和2个用于火车和测试标签的csv文件组成。现在,我需要识别图像的舞蹈模式,首先需要读取数据,然后再分割数据。但是,我尝试使用以下代码读取数据集:with ZipFile(zip_path) as z:
d