我正在对493个类应用增强，每个类有1或2或3或4个图像(未知的1个类可能只有1个图像，其他类可能有2个图像)。当我使用ImageDataGenerator应用增强时，我得到了增强的图像，但图像的名称是随机生成的，我希望增强的图像名称作为原始</em
浏览 46提问于2019-08-01得票数 1
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数据增强推荐管道
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我想使用Keras和由50个类组成的数据集来执行图像分类。目前，我每班只有7幅图像，我需要进行数据增强，以训练模型并获得可接受的精度值。我正在使用ImageDataGenerator类从角化，这是推荐的图像增强在飞行(在培训期间)。由于分类效果不好，我想知道是否有必要在培训之前进行离线增强，即扩大数据集，因为我诚实地认为，7远远不是每堂课的合理<
浏览 0提问于2018-08-30得票数 3
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使用keras ImageDataGenerator，，我们可以将增强图像保存为png或jpg： save_to_dir='images', save_prefix='aug', save_format='png'):
我有一个数据集的形状( 16
浏览 4提问于2017-08-10得票数 2
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在开始创建模型之前，我希望对数据集中的不同图像类执行脱机图像增强，并将图像保存到其中一个文件夹中。使用具有ImageDataGenerator - flow_from_directory()的Keras save_to_dir并将其值设置为目标文件夹 save_pr
浏览 0提问于2019-07-17得票数 4
我知道如何使用ImageDataGenerator通过平移、翻转、旋转、剪切等来增强我的数据。问题是，假设我有一个训练图像和相应的分割图像，我想同时增强这两个图像。例如，如果我将训练图像旋转了45度，那么我也想将分割图像增加45度。本质上，我希望对两个数据集执行相同的转换集。这可以用ImageDataGenerator实现吗?或者我必须从头开始编
浏览 9提问于2021-01-27得票数 0
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图像分割后的数据增强
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让我们假设我有一个小的数据集。我想实现数据增强。首先实现图像分割(之后，图像将是二值图像)，然后实现数据增强。这是一种好方法吗？
浏览 5提问于2021-02-15得票数 0
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如何将数据增强应用于数据集
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我有一个非常小的数据集，我需要做数据增强。我正在使用Keras，理解这种方法如何帮助我是有问题的。
我看了一些教程，他们建议在模型中添加层来进行数据增强。我的问题是:数据增强如何帮助我处理一个小数据集，如果我传递到数据集中包含的model.fit N图像，这些图像只会被翻转或旋转，我将不会有两个类似的图像:例如，原始图像和翻转图像。我应该先保存<
浏览 5提问于2020-10-26得票数 1
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我是Tensorflow的新手，正在尝试使用ImageDataGenerator将数据增强应用到我的数据集。原来它有各种参数，tensorflow后端使用这些参数在将图像提供给CNN时动态地对每个图像应用数据增强。但在文档中，我找不到生成的每个图像的变体数量，以及在应用数据增强后馈送到CNN的图像总数。
浏览 16提问于2020-05-23得票数 2
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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数据增强后的数据集大小
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在我使用数据增强之后，例如 rotation_range=90, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2)
test = ImageDataGenerator由于327张图片是原始数据大小，我的训练数据集是否在数
浏览 8提问于2022-05-29得票数 0
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几类不平衡的图像数据集上的平衡
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然而，这12个类别由几个数量的图像组成。12个类别的图像数量不一致，影响了总体精度。因此，我是否应该将数据增强应用于数据量较低的特定类？每一类的图像数据： #Dummy Classes
ABCD: 274 ADBC: 576
BBBB: 538，以及我应用数据增强但它不会增加图像数据。除此之外，我还想用原始数据生成扩充后</e
浏览 20提问于2021-04-02得票数 0
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我需要做数据增强，但不使用任何填充模式，constant，reflect，nearest，wrap。相反，每次图像被旋转或翻译时，我都希望它是中心-裁剪(如下图所示)，这样就不会像解释的那样有任何黑、白、反射或恒定的边缘/边框。
保留中除增强部分以外的现有部分，并编写自定义增
浏览 0提问于2019-05-22得票数 5
x, training=True), y))
当然，我可以在模型中使用预处理层，但是我需要定制函数来增强。
浏览 35提问于2022-03-19得票数 0
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我在二进制CNN中进行了数据增强。在我的原始数据集中，我有1400个图像(每个类都有700个)，所以，我怀疑当我实现数据增强时(下面)，这个方法在我的数据集中添加了多少图像？datagen = ImageDataGenerator( zoom_range=0.15,
featurewise_std_normalization
浏览 2提问于2019-11-05得票数 0
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我使用Keras和ImageDataGenerator来增强目录中的图像，并将其保存在另一个文件夹中。在增强后，图像的颜色变成蓝色，否定，我不想改变颜色。在此之前之后train_datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range
浏览 3提问于2022-07-25得票数 0
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我正在尝试使用ImageDataGenerator训练一个模型。我有大量用于训练的图像保存为.npy格式。我想使用flow_from_directory()，所以我按照文档中的建议存储图像(每个类一个文件夹)。问题是这只适用于png，jpeg，tiff等格式，但不适用于我的.npy文件。有没有什么方法可以使用这个函数或类似的函数，让我拥有ImageDataGenerator提供的所
浏览 15提问于2019-01-09得票数 4
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我理解如何和为什么使用ImageDataGenerator，但我对ImageDataGenerator如何影响我的图像感兴趣，这样我就可以决定是否选择了很大的空间来增强数据。我看到我可以迭代来自生成器的图像。我正在寻找一种方法，看看它是原始图像还是修改过的图像，如果后者--在特定的例子中修改了哪些参数--我正在查看。我怎么能看到这个？
浏览 0提问于2017-09-15得票数 3
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灰度图像的数据增强不显示通道宽度
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我有一个灰度图像，并希望使用Keras执行增强方法。问题:导入图像后，它将从其维数中丢失通道宽度，从而面临ImageDataGenerator的问题。import keras import imageio
from keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorimg.reshape((1, ) + img.shap
浏览 8提问于2021-12-16得票数 1
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我创建了一个tensorflow数据集train_image，其中包含10个A类图像和20个B类图像。现在，我如何分别复制每个类？我希望train_image包含100个A类图像(每个A类图像重复10个)和100个B类图像(每个B类图像重复5个)。
浏览 23提问于2019-10-03得票数 0
最近，我正在使用Keras中的数据增强，我使用的是基本的ImageDataGenerator。我也查了很少的博客关于使用它，但他们没有回答我的所有问题。所以，我像这样加载了我的数据： rescale=1./255, height_shift_
浏览 7提问于2021-11-23得票数 3
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