我想创建一个 CNN 模型来对 10 辆不同的汽车进行分类。首先，我下载了很少的图像，现在我想通过数据
我正在尝试为我的 CNN 执行数据增强，我使用了 40 张图片，但我试图通过增强将它们增加到更多。
由于
我正在尝试在眼底图像中分割 5 个类。我使用具有 5 个通道输出的 Unet 并创建了一个自定义的 rgb_to_onehot
所以在这里我想对图像数据集应用增强以增加数据集的大小，但我不断收到错误。
代码如下：
<
CNN 运行前的增强过程出现错误。
这是带有 MNIST 数据的代码。
<pre><code>#import packages
from __futur
<strong>问题陈述</strong>
我正在开展一个项目，使用 YOLO 模型来检测给定图片中的工具。即锤子、螺
我正在使用 Copuale 包，遵循 <a href="https://github.com/DanielBok/copulae" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/DanielBo
我的模型是：<img src="https://i.stack.imgur.com/QXpsO.png" alt="enter image description here"/>
我想为此使用图像数
我正在对图像进行旋转翻转当我编写数据增强代码时显示了下面的裁剪和缩放功能
我正在创建八类
假设我有一个小数据集。我想实现数据增强。首先我实现图像分割（在此之后，图像将是二值图像），
我有一个形状为 (128x128x1) 的频谱图（图像）数据集，我想对其进行数据增强。但是当我尝试这样做时，<
我正在尝试为我的深度学习模型生成合成图像。我需要在黑色表面上画划痕。我已经有一个小脚本可以
我正在 tensorflow 中对 IMDB 数据集进行情感分析，并且我正在尝试使用 <a href="https://github.com/dsfsi/textaugment#
我有以下自定义生成器，用于为 siamese 网络构建图像对，不幸的是，我的所有训练数据都不适合我的 GPU
我想在具有 12000 条记录的数据集上使用增强技术。我将数据分成 6 等份，其中 4 份用于训练，1 份用于
我正在尝试通过添加一些单词的随机交换来扩充 imdb 电影评论数据集。与图像数据不同，我不认为这个
我在 TensorFlow (<a href="https://github.com/fchollet/deep-learning-models/blob/master/resnet50.py" rel="nofollow noreferrer">similar t
我正在阅读 <a href="https://www.tensorflow.org/tutorials/images/data_augmentation" rel="nofollow noreferrer">data augmentation artic
<pre><code>from nlpaug.util.file.download import DownloadUtil
DownloadUtil.download_word2vec(dest_dir='.') # Download word2vec model
我正在解决一个问题，我使用 CNN 在一个非常小的数据集上执行二进制分类，每个数据集只包含 100 张图
