我有以下python代码，我在Google Colab Notebook中运行它，它使用ImageDataGenerator将开发集拆分为训练和验证。datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( validation_split=base_dir,
target_size=(IMG_HEIGHT,
浏览 25提问于2020-04-19得票数 0
回答已采纳
1回答
深度学习中的数据增强
、、、、
我正在为人脸识别做一个深入的学习项目。我使用的是预先训练过的模型VGG16。当我更改ImageDataGenerator()参数时，模型给出了不同<em
浏览 0提问于2018-09-16得票数 3
回答已采纳
下面是我正在尝试使用的示例代码。我想知道是否有任何方法可以在应用imagedatagenerator()之后和执行训练(即.fit_generator)之前立即获得图像的数量。原因是，我想在以后使用这些图像进行训练，而不是使用原始数据集。train_datagen=ImageDataGenerator(resc
浏览 79提问于2020-06-16得票数 0
我正在和Keras一起做一个基本的分类任务，我似乎偶然发现了一个问题，我需要一些帮助。我有200个样本用于训练，100个样本用于验证，我打算使用ImageDataGenerator来增加我的任务的训练样本数量。我想确定传递给fit_generator()的训练图像的总数。我知道steps_per_epoch定义了我们从生成器获得
浏览 12提问于2018-09-04得票数 0
4回答
我正在研究一种多分类的深度学习算法，我变得非常过火：我的模型应该是对17个不同品牌的太阳镜进行分类，但是我只有来自每个品牌的大约400个图像，所以我创建了一个文件夹，其中包含了数据增强的x3次数，用这些参数生成图像： rotation_range=30, height_shift_range,
zoom_ran
浏览 0提问于2018-11-19得票数 7
回答已采纳
我正在尝试训练一个模型，用于从视频中的一系列帧中检测面部关键点。由于这些帧的关键点位置几乎相同，因此该模型为我输入的每个图像生成相同的输出以进行预测。我试图使用ImageDataGenerator来旋转图像，使它们彼此不同，但是，我似乎无法使其工作。最初，当我在模型上调用fit时，我可以选择将训练数据分为训练和验证</e
浏览 15提问于2019-03-14得票数 1
回答已采纳
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
1回答
数据增强推荐管道
、、
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
浏览 0提问于2018-08-30得票数 3
回答已采纳
我正在使用ImageDataGenerator和flow_from_directory在Keras中训练一个深度神经网络。数据位于一个文件夹中。因此，在使用ImageDataGenerator创建生成器时，我使用了validation_split=0.x。然后，我创建了两个流，一个用于训练，另一个用于验证，分别使用带有subset="t
浏览 0提问于2018-06-07得票数 12
1回答
是否需要图像分类的数据集组织？
、、、、
我目前正在开发一个程序，它可以用机器学习来进行二值图像分类。我有一个标签列表和一个作为输入的图像列表，然后输入到Inception V3模型中。谢谢你的帮忙!
浏览 0提问于2018-08-03得票数 2
回答已采纳
(目录)：它接受目录，但不接受分割的训练图像。怎样才能同时使用ImageDataGenerator和KFold呢？它在那里吗？
浏览 0提问于2017-01-23得票数 6
1回答
无法加载自定义数据集
、、、、
我想在keras中训练一个CNN分类器，但我的定制数据集。我已经创建了CNN模型，但我完全搞不懂如何将我的数据集输入到训练集、有效集和测试集。我是深度学习的新手。我有7种类型的类，即['A','C','F','L','N','R','V']，但这些都包含在图像名称中。我的
浏览 47提问于2019-02-26得票数 0
2回答
(新增python和堆栈溢出)string="hello"
我只想数数字母，然后把它输出到一个变量中，供以后使用。
浏览 0提问于2015-10-04得票数 0
回答已采纳
我在读“深度学习在Python中的应用”这本书，我想更多地了解在定义steps_per_epoch和batch size时会发生什么。他们使用的示例由4000张狗和猫的图像组成，其中2000张用于训练，1000张用于验证，1000张用于测试。他们提供了两个模型的示例。一个有图像增强，一个没有。我搞不懂为什么他们在</em
浏览 68提问于2021-02-11得票数 0
回答已采纳
1回答
因此，这可能是一个愚蠢的问题，但在keras中的预处理层是如何工作的，特别是在作为模型本身的一部分的上下文中。将此结果与模型外的预处理进行比较，然后输入结果进行训练。我正在努力理解在keras模型中运行数据增强。让我说我有1000张图像供训练。在模型之外，我可以应用增强10倍，并得到10000的结果图像
浏览 2提问于2022-08-24得票数 0
2回答
我开发了一个图像处理程序，它可以识别哪些数字被赋予了数字图像。每个图像的大小为27x27像素= 729像素。我取每个R，G和B值，这意味着我有来自每个图像的2187个变量(截距+1=总计2188)。m是训练集的数量。hθ(x)，y是针对每个训练集的(即，这就是求和符号的作用)。此外，假设被定义为：
hθ(x) = 1/(1+ e^-z)
浏览 2提问于2013-06-26得票数 1
回答已采纳
我已经在Keras中训练了几个模型。我的训练集中有39,592个样本，验证集中有9,899个样本。我使用的批量大小为2。val_steps = int(number_of_val_samples / batch_size)
使用这个链接中的代码和
浏览 361提问于2018-08-17得票数 11
有人知道如何将两个训练数据集应用到我们的CNN模型的Model.fit部分吗？我可以用另一种方式问我的问题，我正在使用Kers中的Imagedata生成器函数将一些增强策略应用于我的图像，以增加我的训练数据的数量。我想知道是否有一种简单的方法，我们可以合并两个图像生成器函数的结果，而不是保存到目录中</
浏览 18提问于2021-03-12得票数 0
我的应用程序是使用机器学习(卷积神经网络)的事故避免汽车系统。我的图像是200x100JPG图像，输出是一个由4个元素组成的数组:汽车将向左、向右、停止或向前移动。因此，输出将使一个元素为1 (根据应该采取的正确操作)，而其他3个元素将为0。from keras.models import Sequent
浏览 2提问于2016-11-07得票数 7
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
