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tensorflow 中自带了很多图像处理的方法，基本都在 tf.image 模块中，虽然不如 opencv 强大，但也比较常用，这里做个记录。 图像编解码 1. 用 tf 的方法读取图片后，都需要进行编解码，才能在 tf 中继续处理； 2. tf 提供了各种类型图像的编解码 ...

本文地址：https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862351.html 系列文章： 【0】TensorFlow光速入门-序 【1】TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 【2】TensorFlow光速入门-数据预处理（得到数据 ...

Fork版本项目地址：SSD 一、TFR数据读取 创建slim.dataset.Dataset对象 在train_ssd_network.py获取数据操作如下，首先需要slim.dataset.Dataset对象 # Select the dataset. # 'imagenet ...

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理论部分 概述 读取大型数据集并对其进行有效预处理可能对其他深度学习库来说很难实现，但是TensorFlow借助Data API很容易实现：只需创建一个数据集对象，并告诉它如何从何处获取数据以及如何对其进行转换 现成的Data API可以读取文本文件(例如CSV文件)、具有固定大小 ...

数据集及预处理 从这个例子开始，相当比例的代码都来自于官方新版文档的示例。开始的几个还好，但随后的程序都将需要大量的算力支持。Google Colab是一个非常棒的云端实验室，提供含有TPU/GPU支持的Python执行环境(需要在Edit→Notebook Settings设置中打开 ...

更多的基本的API请参看TensorFlow中文社区：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/array_ops.html 下面是实验的代码，可以参考，对应的图片是输出 ...