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当我将以下数据管道用于图像分割任务时,如何重现相同的图像增强结果?我想比较不同的模型,因此
我正在查看图像嵌入,并且想知道为什么翻转图像会改变输出。考虑去掉resnet18的头部,例如: <pre cl
我正在创建一个合成数据集,以训练需要在图像中查找文档的模型。这些文档将远非完美,也就是说,
我目前正在从事与CNN相关的项目,在那里我是该特定领域的新手。我喜欢一组包含500张织物缺陷图像的
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我正在研究机器学习过程以对图像进行分类。我的问题是我的数据集不平衡,在我的5个图像类别中,我
如果我想从当前拥有的传感器中对数据集进行深度学习,则需要大量数据,否则我们可能会发现拟合过
我正在使用Keras的“ ImageDataGenerator”类进行数据增强。由于图像具有相关对象的边界框,因此我想在增
对象检测api仅具有random_rotation90。我想为所有图像旋转10、20、30,... 90度来增加数据。我该怎么办?
我的数据集非常小,我需要进行数据扩充。 我正在使用Keras,但在了解这种方法对我有何帮助时遇到问
我想从我的数据集中生成大量数据并保存在磁盘上。然后将生成的数据用于对象检测。有什么方法可以
对于一组图像,如果术语“数据增强”是要转换当前数据集(例如,crop / flip / rotate / ...),还是要通过
我正在使用python中的'imgaug'库进行数据增强。下面是我的代码。 <pre><code>seq = iaa.Sequential([iaa.AddToBrightn
我想向ImageDataGenerator Keras类添加高斯噪声和椒盐噪声作为数据增强策略。我认为默认情况下不包含这些
我正在建立一个CNN以识别面部关键点。我想使网络更健壮,所以我考虑应用一些缩小变换,因为大多数
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下面的代码基于FrançoisCollet。他用它来证明当训练集较小(2000张图像)时,数据扩充可以提高验证集中
我有两个具有相同数字的数组 {<em><strong>A, B</​​strong></em>}。然后我执行以下操作: <ol> <li>我将 <em><
我正在为我的图像分割数据集构建预处理和数据增强管道 keras 有一个强大的 API 可以做到这一点,但我