目录: 一、TFRecord输入数据格式 1.1 TFrecord格式介绍 1.2 TFRecord样例程序 二、图像数据处理 2.1TensorFlow图像处理函数 2.2图像预处理完整样例 三、多线程数据输入处理框架 3.1 队列与多线程 ...
喜欢摄影的盆友都知道图像的亮度,对比度等属性对图像的影响是非常大的,相同物体在不同亮度,对比度下差别非常大。然而在很多图像识别问题中,这些因素都不应该影响最后的结果。所以本文将学习如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响。但与此同时,复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降。为了减少预处理对于训练速度的影响,后面也学习多线程处理输入数据的解决方案。 在大部分图像识 ...
2019-08-17 09:40 1 1795 推荐指数:
目录: 一、TFRecord输入数据格式 1.1 TFrecord格式介绍 1.2 TFRecord样例程序 二、图像数据处理 2.1TensorFlow图像处理函数 2.2图像预处理完整样例 三、多线程数据输入处理框架 3.1 队列与多线程 ...
在我们处理有关图像的任务,比如目标检测,分类,语义分割等等问题当中,我们常常需要对训练集当中的图片进行数据增强(data augmentation),这样会让训练集的样本增多,同时让神经网络模型的泛化能力更强。在进行图片的数据增强时,我们一般会对图像进行翻转,剪裁,灰度变化,对比度变化,颜色变化 ...
在图像的深度学习中,为了丰富图像训练集,更好的提取图像特征,泛化模型(防止模型过拟合),一般都会对数据图像进行数据增强, 数据增强,常用的方式,就是旋转图像,剪切图像,改变图像色差,扭曲图像特征,改变图像尺寸大小,增强图像噪音(一般使用高斯噪音,盐椒噪音)等. 但是需要注意,不要加入 ...
在深度学习领域,对于数据量的要求是巨大的,在CV领域,我们通过图像数据增强对现有图像数据进行处理来丰富图像训练集,这样可以有效的泛化模型,解决过拟合的问题。 常用的图像数据增强方式有旋转图像、裁剪图像、水平或垂直翻转图像,改变图像亮度等,为了方便训练模型,我们通常会对数据进行归一化或者标准化 ...
tensorflow数据增强 1实现批量数据增强 | keras ImageDataGenerator使用 数据量不足时一定要加上数据增强 2. Keras 如何使用fit和fit_generator 解决样本数量不均衡:fit_generator中设置参数class_weight ...
pytorch的数据增强功能并非是事先对整个数据集进行数据增强处理,而是在从dataloader中获取训练数据的时候(获取每个epoch的时候)才进行数据增强。 举个例子,如下面的数据增强代码: transform_train = transforms.Compose ...
TensorFlow数据类型 python里面有类型:list, np.array, tf.Tensor list是python自带的类型,可以存储不同类型的data,但是整体不够高效; np.array包含在numpy库里面,方便数据计算,但是不支持求导; Tensor ...
tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator()官方文档如下: 1. featurewise_center 布尔类型,大意是数据集去中心化,每个输入样本除以整个数据集的标准差 2. samplewise_center 布尔 ...