目錄: 一、TFRecord輸入數據格式 1.1 TFrecord格式介紹 1.2 TFRecord樣例程序 二、圖像數據處理 2.1TensorFlow圖像處理函數 2.2圖像預處理完整樣例 三、多線程數據輸入處理框架 3.1 隊列與多線程 ...
喜歡攝影的盆友都知道圖像的亮度,對比度等屬性對圖像的影響是非常大的,相同物體在不同亮度,對比度下差別非常大。然而在很多圖像識別問題中,這些因素都不應該影響最后的結果。所以本文將學習如何對圖像數據進行預處理使訓練得到的神經網絡模型盡可能小地被無關因素所影響。但與此同時,復雜的預處理過程可能導致訓練效率的下降。為了減少預處理對於訓練速度的影響,后面也學習多線程處理輸入數據的解決方案。 在大部分圖像識 ...
2019-08-17 09:40 1 1795 推薦指數:
目錄: 一、TFRecord輸入數據格式 1.1 TFrecord格式介紹 1.2 TFRecord樣例程序 二、圖像數據處理 2.1TensorFlow圖像處理函數 2.2圖像預處理完整樣例 三、多線程數據輸入處理框架 3.1 隊列與多線程 ...
在我們處理有關圖像的任務,比如目標檢測,分類,語義分割等等問題當中,我們常常需要對訓練集當中的圖片進行數據增強(data augmentation),這樣會讓訓練集的樣本增多,同時讓神經網絡模型的泛化能力更強。在進行圖片的數據增強時,我們一般會對圖像進行翻轉,剪裁,灰度變化,對比度變化,顏色變化 ...
在圖像的深度學習中,為了豐富圖像訓練集,更好的提取圖像特征,泛化模型(防止模型過擬合),一般都會對數據圖像進行數據增強, 數據增強,常用的方式,就是旋轉圖像,剪切圖像,改變圖像色差,扭曲圖像特征,改變圖像尺寸大小,增強圖像噪音(一般使用高斯噪音,鹽椒噪音)等. 但是需要注意,不要加入 ...
在深度學習領域,對於數據量的要求是巨大的,在CV領域,我們通過圖像數據增強對現有圖像數據進行處理來豐富圖像訓練集,這樣可以有效的泛化模型,解決過擬合的問題。 常用的圖像數據增強方式有旋轉圖像、裁剪圖像、水平或垂直翻轉圖像,改變圖像亮度等,為了方便訓練模型,我們通常會對數據進行歸一化或者標准化 ...
tensorflow數據增強 1實現批量數據增強 | keras ImageDataGenerator使用 數據量不足時一定要加上數據增強 2. Keras 如何使用fit和fit_generator 解決樣本數量不均衡:fit_generator中設置參數class_weight ...
pytorch的數據增強功能並非是事先對整個數據集進行數據增強處理,而是在從dataloader中獲取訓練數據的時候(獲取每個epoch的時候)才進行數據增強。 舉個例子,如下面的數據增強代碼: transform_train = transforms.Compose ...
TensorFlow數據類型 python里面有類型:list, np.array, tf.Tensor list是python自帶的類型,可以存儲不同類型的data,但是整體不夠高效; np.array包含在numpy庫里面,方便數據計算,但是不支持求導; Tensor ...
tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator()官方文檔如下: 1. featurewise_center 布爾類型,大意是數據集去中心化,每個輸入樣本除以整個數據集的標准差 2. samplewise_center 布爾 ...