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我正在尝试一次扩充所有卫星图像(.TIFF 格式),但一直遇到错误 错误:<strong>"('<code>NumpyArrayIterator</cod
我正在对光栅图像进行数据增强。我写的代码根本不起作用,它给了我很多错误。错误<strong>无法识别图
我有 53 列对应于按照李克特量表 (1-4) 输入的问题,条目 5 是非回答条目。 我正在尝试对我的训练
目前,我将 h.264 压缩应用于单个图像。<br/> 如下图所示,我想根据 h.264 以 40 恒定量化压缩该图像。
我正在尝试使用 <a href="https://www.kaggle.com/suniliitb96/tutorial-keras-transfer-learning-with-resnet50" rel="nofollow noreferre
我正在研究张量,想用 <code>torchvision.transforms.RandomRotation</code> 旋转它们并使用 <code>fill</code> 选项。 <
我有一个数据集,其中一列包含引号(数据框中的字符串列)。 我正在使用 spacy 将命名实体及其
我有一系列被标记化的短语。然后我找到每个单词的同义词并将它们保存在字典中,以单词(即标记)
本质上,我希望构建一个 Web 应用程序,用户可以在其中为数据集输入 n 个标签,然后将其放入带有每个
我正在开发一个类似 U-net 的模型,该模型可在多发性硬化症患者的两个时间点之间分割大脑的受损组织
我正在对来自 TFDS 数据集的图像应用数据增强。我需要应用 width_shift_range 操作作为数据扩充步骤的一部
在 TF 2.x 中,有一整套图像增强 API,以 tf.image.stateless_random_flip_up_down 为例。其中大多数将随机执行所述
我糊涂了!我想知道 ImageDataGenerator() 在拟合训练数据集时如何计算增强图像的数量。 这是我用来
我正在解决一个物体检测问题。我的代码在 Jupyter Notebook 中运行没有任何问题。 但是当我在 Colab 中运行
<pre><code>seed=24 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator img_data_gen_args = dict(rotation_range=90, wi
我的验证准确度停留在 50%,而我的训练准确度设法收敛到 100%。陷阱是我的数据很少:训练集中有 46 张
我正在尝试为回归问题构建一个 CNN 模型,输入数据数量有限,样本大小为 400。输入是图像,标签是从
我正在尝试在 python 中执行数据增强,但出现错误。我的目标是在训练数据集(而不是测试)上应用增强
我在训练循环中遇到此错误。在我在 datasets.py 文件中添加增强函数之前,模型训练良好。我无法理解它
数据增强无疑是一种很好的正则化方法,它提高了我在看不见的测试集上的准确性。但是,我不明白为