最近我一直在训练一个 CNN，即 AlexNet，用于将大脑 MRI 图像分类为四类，但是当我在我的 Google Colab 运行
我想创建一个分类模型。为此，我从 3 个不同的类中收集了一些图像。首先，我已经实现了 Xception 模型
我可以在 python 中实现 imgaug 或相册。但是，我想从理论上了解更多关于
变换运算，这是与数学有关的公
我正在尝试按照本教程在 TensorFlow Lite Model Maker 的帮助下制作图像分类器：<a href="https://www.tensorflow.org/lit
您好，我编写此代码的主要目标是将数据集中的图像和边界框扩充 7 次，我尝试了以下代码：
<pre><cod
大家好，请帮助我，我遇到了随机作物增加的错误。
类型错误：切片索引必须是整数或无或具有 <strong>i
我试图使用 Keras 实现一种简单形式的 DexiNed 架构。由于 BIPED 数据集有 200 个训练图像和 50 个测试图像，
我尝试了两种方法将 SMOTE 函数应用于我的数据集。但是，我不知道如何继续使用 Smote 功能。
第一种方
我正在开发分类模型。我有 5 种花，每种花大约 1000 张照片。
我有两个问题。
<ol>
<li>我使用
我有一个数据集 1000 个图像和来自皮肤科医生的相应分割掩码。图像有不同的尺寸（低至 400x600，大至 4K
我目前正在参加 SIIM-FISABIO-RSNA COVID-19 检测 Kaggle 比赛，我正在尝试将增强管道应用于数据集。您可以在
我使用的是 4D fMRI 数据并且我的类略有不平衡，所以我决定使用 imblearn SMOTE 来扩充数据：
<pre><code>fro
我正在通过在数据集的 12 个类别中进行迁移学习来进行图像分类。但是，我面临过拟合。结果，我应用
我正在使用 Pytorch 并希望使用 Albumentations 对我的图像进行数据增强。我的数据集对象有两个不同的目标
我正在通过应用 CNN 模型进行图像分类（12 类图像数据）。因此，©一直面临过度拟合，因此应用了数据
我在推理过程中使用测试时间增强，就像这样-
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>file_path = '/path/
我正在研究 SimCLR 的增强，从一张图像，我们必须生成两张。但如果我绘制我的输出，它只显示一个图像
我有一个包含健康人肺（1 类）和肺炎肺（2 类）的胸部 X 射线图像数据集。
我的数据集不平衡到
因此，我使用 <code>ImageDataGenerator</code> 函数从文件夹中的 700 张图像中生成一些增强数据。
<pre><code>da
我正在尝试借助 Keras 中的数据增强来训练标准的 UNet 模型。但是我收到以下错误，我无法解决它。任何
