我想构建一个自定义图像数据集。假设我的数据集包含100张图像及其标签。我想为每个图像创建一个具
是否可以将Imagedatagenerator用于具有多个输出的flow_from_directory？
我想像下面的图片一样散布模型。
我有一个批处理数据集，其中包含图像作为输入和输出。代码是这样的：<br/>
<pre><code>os.chdir(r'E:/t
我有一个映射到生成器的增强函数；但是，由于某种原因，<code>tfa.image.rotate</code>函数会导致错误。
<
我正在使用keras实现CNN进行图像分类，并且我已经使用.fit_generator（）方法来训练模型，直到验证了停止
我正在研究面部表情分类问题，我从互联网上下载了一些图像，有些是我自己点击的，表示快乐（100张
为什么此代码不起作用，它直接取自《用Python进行深度学习》这本书。.我收到错误消息：
“警告
我正在寻找类似的东西
<pre><code>data_augmentation = tf.keras.load_and_parse_data_aug_from_config("my_data_aug.yaml"
我通过以下方式旋转图片：
<pre><code># Read in image
img = cv2.imread("pic.jpg")
height, width, _ = img.shape
prin
我有一个样本数据，我需要重现更多的行数（将输入行数），这将通过随机组合的列值（包括NULL）与我
我正在用Pytorch学习图像分类。我发现一些论文代码使用“ CenterCrop”对训练集和测试集进行了编码，例
我知道什么是TTA及其运作方式。我可以将其应用于分类问题，甚至检测或分割问题。但是我想知道如何
我正在使用ImageDataGenerator（）进行数据增强。但是我生成了太多图像。有什么方法可以限制从一张图像
我一直在尝试使用下面的代码来扩充图像数据以进行语义分割，但是输出看起来很相似。选择并处理了
我知道<code>ImageDataGenerator</code>为每个输入图像生成一个随机扩充的图像。现在，我想为每个输入图像生
我知道<code>model.config</code>已经通过使用类似的方式提供了它们：
<pre><code> data_augmentation_options {
ra
我正在尝试使用六月发布的新TensorFlow对象检测API。但是我在使用他们提供的数据扩充工具时遇到了一些
我正在尝试运行这段代码以实现基于同义词的文本扩充。
<pre><code>import nlpaug.augmenter.char as nac
import nlp
我正在处理一些脑肿瘤数据集，该数据集包含使用mask-rcnn进行图像分割任务的注释。我想扩充数据集，
我正在将<strong> Devanagari字符数据集</strong>生成为一个项目。收集到的手写图像数据数量约为456 * 1200，但
