ImageDataGenerator来获取分级的数据集？
ImageDataGenerator是Keras中的一个功能强大的工具，用于在深度学习任务中生成数据集。它可以从少量的原始数据中，通过图像增强技术生成更多的训练样本，从而有效地扩充数据集，提高模型的泛化能力。
通过ImageDataGenerator，我们可以对原始数据进行多种数据增强操作，包括随机旋转、平移、缩放、剪切等。这样生成的新样本具有一定的随机性，可以增加模型的鲁棒性，避免过拟合。同时，ImageDataGenerator还支持数据标准化、归一化等操作，提高模型对输入数据的适应性。
除了数据增强功能外，ImageDataGenerator还提供了方便的数据生成器接口，使得我们可以在模型训练过程中动态地从原始数据中生成批量的数据进行训练。这样可以充分利用计算资源，提高训练效率。
ImageDataGenerator在图像分类、目标检测、图像分割等各种深度学习任务中都有广泛的应用。例如，在图像分类任务中，可以通过生成不同尺度和角度的样本来增加模型对各种变化的适应性；在目标检测任务中，可以生成更多的正负样本用于训练；在图像分割任务中，可以生成更多的带有分割标签的样本。
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