数据扩充(Data Augmentation) 是指根据一些先验知识，在保持特定信息的前提下，对原始数据进行适当变换以达到扩充数据集的效果。...keras图像扩充API 与Keras的其他部分一样，图像增强API简单而强大。...Keras提供了ImageDataGenerator类，提供如下功能： 样本标准化 功能标准化 ZCA增白 随机旋转，移位，剪切和翻转。 尺寸重组 将增强的图像保存到磁盘。...以下代码创建ImageDataGenerator datagen = ImageDataGenerator() API不是在内存中对整个图像数据集执行操作，而是训练模型的迭代过程中实时创建增强的图像数据...创建并配置ImageDataGenerator后，必须将其应用到数据集上，这将计算实际执行图像数据转换所需的信息，该操作通过调用数据生成器上的fit()函数并将其传递给训练数据集来完成。
我们将使用keras自带的cifar10数据集。但是，我们只会使用数据集中的猫和狗的图像，以便保持足够小的任务在CPU上执行。...首先，我们需要通过调用ImageDataGenerator()函数来创建一个图像生成器，并将它传递给我们想要在图像上执行的变化的参数列表。...下面的代码来自于sci-kit图像库的文档，并且已经被修改为在我们的cifar10数据集的第一个图像上执行上述三个增强。...增强使用ImageDataGenerator()。...四 我在这里展现了一张图片的增强结果，下图是我最后的增强结果 ? 左上、增强测试图片 右上、增强结果 左下、原始数据标签 右下、原始数据
在本文中，将介绍如何创建一个检测NSFW图像的图像分类模型。 数据集 由于数据集的性质，我们无法从一些数据集的网站(如Kaggle等)获得所有图像。...但是我们找到了一个专门抓取这种类型图片的github库，所以我们可以直接使用。clone项目后可以运行下面的代码来创建文件夹，并将每个图像下载到其特定的文件夹中。...变量表示类的名称，urls变量用于获取URL文本文件(可以根据文本文件名更改它)，name变量用于为每个图像创建唯一的名称。...IMAGE_SIZE = [224,224] 可以使用ImageDataGenerator库，进行数据增强。数据增强也叫数据扩充，是为了增加数据集的大小。...ImageDataGenerator根据给定的参数创建新图像，并将其用于训练(注意:当使用ImageDataGenerator时，原始数据将不用于训练)。
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。 ?...除了增加数据点的原始数量之外，增强功能在这种情况下还可以通过采用诸如图像旋转的变换来帮助我们。作为另一个示例，我们还可以使用水平翻转来帮助模型训练识别猫是直立的猫还是被倒置拍照的猫。...中的图像增强 在TensorFlow中，使用ImageDataGenerator类完成数据扩充。...如果您正在使用TensorFlow，则可能已经使用了ImageDataGenerator简单的方法来缩放现有图像，而没有进行任何其他扩充。可能看起来像这样： ?...ImageDataGenerator执行增强的更新可能如下所示： ? 这是什么意思呢？
执行完这段脚本后，你就可以使用我之前提供的代码来加载数据、训练模型和进行预测了。这里要确保在之前代码中的base_dir变量设置为你的目标文件夹路径target_dir。...模块的一部分，用于实时地生成批量图像数据# 这个类通过在训练过程中对图像进行实时的数据增强来提高模型的泛化能力。...数据增强包括一系列的图像转换操作，比如旋转、缩放、平移、剪裁、翻转等，以及像素值的标准化等预处理步骤train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,...20% 作为验证集# flow_from_directory 是 ImageDataGenerator 类的一个方法，它用于从文件夹路径中直接加载图像，并将它们作为深度学习模型的输入# 这个方法非常适合处理文件夹中按类别组织的图像数据...verbose=2)# 训练完成后，模型被保存为cat_vs_dog_model.h5model.save('cat_vs_dog_model.h5')
通过实时数据增强生成张量图像数据批次，并且可以循环迭代，我们知道在Keras中，当数据量很多的时候我们需要使用model.fit_generator()方法，该方法接受的第一个参数就是一个生成器。...: samplewise_std_normalization: 这几个参数时才需要使用fit方法，因为需要从fit方法中得到原始图形的统计信息，比如均值、方差等等，否则是不需要改步骤的。...参数 dataframe: Pandas dataframe，一列为图像的文件名，另一列为图像的类别， 或者是可以作为原始目标数据多个列。...这允许你可选地指定要保存正在生成的增强图片的目录（用于可视化您正在执行的操作）。 save_prefix: 字符串。保存图片的文件名前缀（仅当 save_to_dir 设置时可用）。...参数 x: 需要标准化的一批输入。 返回 标准化后的输入。
数据增强是一种用于提高计算机视觉问题神经网络模型的性能和减少泛化误差的技术。 当使用拟合模型进行预测时，也可以应用图像数据增强技术，以允许模型对测试数据集中每幅图像的多个不同版本进行预测。...完成本文章后，您将知道: TTA是数据增广技术的应用，通常用于在训练中进行预测。 如何在Keras中从头开始实现测试时增强。 如何使用TTA来提高卷积神经网络模型在标准图像分类任务中的性能。...通常使用图像数据来执行数据增强，其中通过执行一些图像操作技术来创建训练数据集中的图像副本，例如缩放、翻转、移动等等。...选择增强是为了让模型有最好的机会对给定的图像进行正确分类，而且模型必须对图像的副本数量进行预测的次数通常很少，比如少于10或20。 通常，执行一个简单的测试时间增加，例如移位、裁剪或图像翻转。...TTA: 我们还通过水平翻转图像来增强测试集;对原始图像和翻转图像的soft-max类后验图像进行平均，得到图像的最终分数。
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。...由生成器生成的输出图像将具有与输入图像相同的输出尺寸 解决方案 下面是一个辅助脚本，我们将使用它来直观地显示使用ImageDataGenerator类可以实现的所有内容。...这与旋转中的不同，在剪切变换中，我们固定一个轴并将图像以一定的角度拉伸，称为剪切角。这会在图像中创建一种“拉伸”，这在旋转中是看不到的。shear_range以度为单位指定倾斜角度。...小于1.0的缩放将放大图像，大于1.0的缩放将缩小图像。
Python数据增强是一种用于提高机器学习模型性能的技术，通过在原始数据集上进行一些变换操作来创建新的数据，扩大数据集规模，从而提升模型的泛化能力。...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。...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。...例如，通过使用同义词替换文本中的单词、将句子变成否定形式等方式，增加文本的多样性和规模。 3.音频数据增强 音频数据增强是一种通过对音频信号进行变换或合成来增加音频多样性的技术。...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。
这个步骤虽然看起来比较复杂，但在TensorFlow2.0的高级API Keras中有个比较好用的图像处理的类ImageDataGenerator，它可以将本地图像文件自动转换为处理好的张量。...模块中的图片生成器，同时也可以使用它在batch中对数据进行增强，扩充数据集大小，从而增强模型的泛化能力。...rescale: 值将在执行其他处理前乘到整个图像上，我们的图像在RGB通道都是0~255的整数，这样的操作可能使图像的值过高或过低，所以我们将这个值定为0~1之间的数。...下面看看我们对数据集增强后的一个效果，由于图片数量太多，我们显示其中9张图片，增强后图片如下： ?...大家可以多尝试下每个增强后的效果，增加些感性认识，数据增强和图片显示代码如下，只需要更改ImageDataGenerator中的参数，就能看到结果。
例如如果对图像添加高斯噪声，可以将图像表示为像素值的二维矩阵，然后使用 numpy 库 np.random.randn(rows,cols) 生成具有正态分布的随机值， 并将它们添加到图像的像素值中。...数据增强：高斯噪声在深度学习中的一种常见用途是在训练期间将其添加到输入数据中。例如可以在每个图像通过模型之前添加高斯噪声。...ImageDataGenerator 类用于定义一个数据生成器，该数据生成器将指定的数据增强技术应用于输入数据。...为了向输入数据添加噪声，我们可以使用 numpy 库生成随机噪声并将其添加到输入数据中。...下面的例子中输入图像“x_train”首先用标准的高斯噪声破坏 0.1 的偏差，然后将损坏的图像通过去噪自动编码器以重建原始图像。自动编码器学习去除噪声并恢复原始信号。
本节介绍基于Keras的使用预训练模型方法 想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。...然后将这些特征输入一个新的分类器，从头开始训练 ，简言之就是用提取的特征取代原始输入图像来直接训练分类器 图像分类的卷积神经网络包含两部分:首先是一系列池化层和卷积层，最后是一个密集连接分类器。...所以如果你的新数据集与原始模型训练的数据集有很大差异，那么最好只使用模型的前几层来做特征提取，而不是使用整个卷积基 可以从 keras.applications 模块中导入一些内置的模型如 Xception...但出于同样的原因，这种方法不允许你使用数据增强 在顶部添加 Dense 层来扩展已有模型（即 conv_base），并在输入数据上端到端地运行整个模型 这样你可以使用数据增强，因为每个输入图像进入模型时都会经过卷积基...可见，此时没有出现明显的过拟合现象，在验证集上出现了更好的结果 此处应该可以使用数据增强的方式扩充我们的数据集，然后再通过第一种方法来训练分类器 模型微调 另一种广泛使用的模型复用方法是模型微调（fine-tuning
train_label 先来看下两者合并后的图像： ? merge 到这里，我们进行增强变换，演示下这里增强部分是咋用的，且看： ? （温馨提示） 滑慢点，有GIF图 ?...merge改变通道排布方式 这里，且看单幅图像的增强代码（建议去下载仔细看，往后看，有方式）： import os from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator.../one/merge/0.png") # 保存合并后的图像 5.此时执行对merge图像的增强操作； 开始前，既然我们要def do_augmentate()，我们先想想对一幅图像的增强，需要些什么：...image图像文件； save_to_dir保存增强后的文件夹地址； 批增强的数量。...截取图像地址 最后，看下拆分后的图片保存的结果吧！！！ ? aug_train_img ?
我们将重点介绍Keras中可以对图片进行数据增强的ImageDataGenerator工具和对内存友好的训练方法fit_generator的使用。让我们出发吧！...2，数据增强 利用keras中的图片数据预处理工具ImageDataGenerator我们可以轻松地对训练集图片数据设置旋转，翻转，缩放等数据增强。...test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./) 数据增强相关参数说明： rotation_range是角度值（在 0~180 范围内），表示图像随机旋转的角度范围...(,figsize = (,)) plt.subplot(,,) plt.imshow(image.array_to_img(x)) plt.title('original image') # 数据增强后的图像...3，导入数据 使用ImageDataGenerator的flow_from_directory方法可以从文件夹中导入图片数据，转换成固定尺寸的张量，这个方法将得到一个可以读取图片数据的生成器generator
主要内容包含： 数据处理 神经网络模型搭建 数据增强实现 本文中使用的深度学习框架是Keras； 图像数据来自kaggle官网：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats...到128），但是特征图的尺寸在逐渐减小（从150-150到7-7） 深度增加：原始图像更复杂，需要更多的过滤器 尺寸减小：更多的卷积和池化层对图像在不断地压缩和抽象 网络搭建 In [15]: import...随着时间的增加，训练精度在不断增加，接近100%，而验证精度则停留在70% 验证的损失差不多在第6轮后达到最小值，后面一定轮数内保持不变，训练的损失一直下降，直接接近0 数据增强-data augmentation...什么是数据增强 数据增强也是解决过拟合的一种方法，另外两种是： dropout 权重衰减正则化 什么是数据增强：从现有的训练样本中生成更多的训练数据，利用多种能够生成可信图像的随机变化来增加数据样本。...模型在训练时候不会查看两个完全相同的图像 设置数据增强 In [26]: datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=40, # 0-180的角度值
在本篇文章中，我将概述如何使用卷积神经网络构建可靠的图像分类模型，以便从胸部x光图像中检测肺炎的存在。 ? 肺炎是一种常见的感染，它使肺部的气囊发炎，引起呼吸困难和发烧等症状。...数据 Kermany和他在加州大学圣迭戈分校的同事们在使用深度学习的胸部x光和光学相干断层扫描的基础上，主动识别疾病。我们使用他们研究中提供的胸部x光图像作为我们的数据集。...基线模型 作为我们的基线模型，我们将构建一个简单的卷积神经网络，将图像调整为方形，并将所有像素值归一化到0到1的范围后，再将其接收。完整的步骤如下所示。...缩放数据 keras.image.ImageDataGenerator()获取图像并基于参数创建增强数据。这里我们只是要求它将所有像素值缩放为0到1，而不指定任何其他的增强参数。...因此，现在我们的生成器将通过在指定的范围内对原始图像集应用不同的旋转、亮度、剪切和缩放来为每一批图像创建新图像。 模型的复杂性 我们还增加了三组卷积层和池层，从而增加了模型的复杂性。
train_label 先来看下两者合并后的图像： ? merge 到这里，我们进行增强变换，演示下这里增强部分是咋用的，且看： ? （温馨提示） 滑慢点，有GIF图 ?...merge改变通道排布方式 这里，且看单幅图像的增强代码（建议去下载仔细看，往后看，有方式）： import os from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator.../one/merge/0.png") # 保存合并后的图像 5.此时执行对merge图像的增强操作； 开始前，既然我们要def do_augmentate()，我们先想想对一幅图像的增强，需要些什么...： image图像文件； save_to_dir保存增强后的文件夹地址； 批增强的数量。...截取图像地址 最后，看下拆分后的图片保存的结果吧！！！ ? aug_train_img ?
在本文中，我们将介绍数据增强的十个Python库，并为每个库提供代码片段和解释。 Augmentor Augmentor是一个用于图像增强的通用Python库。...下面是一个如何使用Augmentor进行图像增强的简单示例: import Augmentor p = Augmentor.Pipeline("path/to/your/images") p.rotate...，可以很好地与流行的深度学习框架配合使用。...Keras提供了ImageDataGenerator类，这是在使用Keras和TensorFlow时用于图像增强的内置解决方案。...nearest", ) augmented_images = datagen.flow_from_directory("data/train", batch_size=32) 总结 这些库涵盖了广泛的图像和文本数据的数据增强技术
因此，如果你的新数据集与原始模型训练的数据集有很大差异，那么最好只使用模型的前几层来做特征提取，而不是使用整个卷积基。 ...本例中，由于 ImageNet 的类别中包含多种狗和猫的类别，所以重复使用原始模型密集连接层中所包含的信息可能很有用。但我们选择不这么做，以便涵盖新问题的类别与原始模型的类别不一致的更一般情况。 ...这种 方法速度快，计算代价低，因为对于每个输入图像只需运行一次卷积基，而卷积基是目 前流程中计算代价最高的。但出于同样的原因，这种方法不允许你使用数据增强。...这样你可以使用数据增强，因为每个输入图像进入模型时都会经过卷积基。但出于同样的原因，这种方法的计算代价比第一种要高很多。 这两种方法我们都会介绍。...这是因为本方法没有使用数据增强，而数据增强对防止小型图像数据集的过拟合非常重要。 下面我们来看一下特征提取的第二种方法，它的速度更慢，计算代价更高，但在训练期间可以使用数据增强。
原始train.csv文件只有前两列，image 和label 列，为了方便读取图像文件，新添加了一列image_path用来记录图像文件的具体路径。...接下来，创建了一个新的Sequential模型，并将VGG16的卷积基添加进去，随后使用Flatten层将卷积特征图展平，为全连接层准备输入。...为了增加模型的表达能力，添加了两个全连接层，每个层都应用了ReLU激活函数，并使用L2正则化来防止过拟合。为了进一步减少过拟合，模型还在每个全连接层后添加了Dropout层，丢弃30%的神经元。...VGG16的预处理函数 # 对原始图像进行增强，并进行训练 history = model_fine_tuning.fit(datagen.flow(x_train, y_train, batch_size...接着，创建了一个ImageDataGenerator对象用于数据增强，它包含多种图像变换方式，如旋转、平移、剪切、缩放、水平翻转等，这些操作可以增加数据多样性，减少过拟合，提升模型的泛化能力。
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