数据增强不是生成的İ图像
数据增强（Data Augmentation）是指通过对原始数据进行一系列变换和处理，生成新的训练样本，从而扩充训练数据集的方法。它在机器学习和深度学习领域中被广泛应用，可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
数据增强的目的是通过对原始数据进行变换，增加数据的多样性，使得模型能够更好地适应不同的场景和变化。常见的数据增强方法包括图像旋转、翻转、缩放、裁剪、平移、加噪声等操作。这些操作可以模拟真实世界中的各种变化和噪声，使得模型更具鲁棒性。
数据增强在计算机视觉领域中特别重要，可以有效应对数据集规模较小的问题。通过数据增强，可以从有限的数据中生成更多的样本，提高模型的训练效果。同时，数据增强也可以帮助模型更好地应对光照变化、尺度变化、姿态变化等问题，提高模型的泛化能力。
腾讯云提供了一系列与数据增强相关的产品和服务，其中包括：
- 图像处理（Image Processing）：腾讯云图像处理服务提供了丰富的图像处理功能，包括图像旋转、翻转、缩放、裁剪等操作，可以用于数据增强的图像处理需求。产品介绍链接：腾讯云图像处理
- 视频处理（Video Processing）：腾讯云视频处理服务支持视频的剪辑、转码、水印添加等功能，可以用于数据增强中的视频处理需求。产品介绍链接：腾讯云视频处理
- 人工智能平台（AI Platform）：腾讯云人工智能平台提供了丰富的机器学习和深度学习工具，包括图像识别、目标检测、图像分割等功能，可以用于数据增强中的模型训练和推理。产品介绍链接：腾讯云人工智能平台
通过以上腾讯云的产品和服务，开发者可以方便地进行数据增强相关的操作，提高模型的性能和效果。
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3回答
我想创建一个CNN模型，我正在使用数据增强。我想知道Keras中增强图像的数量。
如何确定数据增强后Keras中的训练图像数量？
例如，如果我有2000张用于培训的图像，并且正在应用数据增强，那么增强后的图像数量是多少？
浏览 0提问于2018-09-12得票数 4
1回答
我手头有一个图像检索任务。我有一个数据集，每个类没有太多的图像，所以我最终增加了数据集(类中每个图像有3个副本)，并从Keras 中获得了一些灵感。我在sklearn中使用了train_test_split方法来拆分从增强数据集生成的数据集。现在，因为这是随机拆分，所以在测试时，用于测试的图像可能是针对其自身的增强对应图像进行测试的，例如，针对其原始图像测试的翻转和轻微倾斜的图像。在这种情况下，结果有可能被扭曲吗？除了仅仅为了测试而获得新的数据之外，有没有办法克服这个问题？
浏览 1提问于2017-02-02得票数 2
2回答
图像分割后的数据增强
、、、
让我们假设我有一个小的数据集。我想实现数据增强。首先实现图像分割(之后，图像将是二值图像)，然后实现数据增强。这是一种好方法吗？
浏览 5提问于2021-02-15得票数 0
因此，我正在构建一个图像分类器，并使用具有以下参数的Keras‘ImageDataGenerator类：
ImageDataGenerator(
rescale=1./255, rotation_range=40, width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True, fill_mode='nearest'
)
然后，我用下面的代码使用生成器的这个实例来处理我的培训数据：
train_datagen.flow_from_data
浏览 0提问于2019-01-10得票数 0
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按照这里的指南，我偶然发现了以下内容:为了增强tf.data数据集，我们手动使用map函数在原始数据集的每个图像中映射图像转换：
def convert(image, label):
image = tf.image.convert_image_dtype(image, tf.float32) # Cast and normalize the image to [0,1]
return image, label
def augment(image,label):
image,label = convert(image, label)
image = tf.image.conv
浏览 3提问于2020-03-18得票数 6
1回答
我有以下代码，使用列表中的数据作为输入进行数据扩充：
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img import PIL
def augment(file_images_path, dir_save):
datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=40, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_ran
浏览 10提问于2017-07-21得票数 3
我正在使用Keras训练一个图像分类CNN。利用ImageDataGenerator函数，对训练图像(如旋转、剪切、缩放)进行了随机变换。我的理解是，在传递到模型之前，这些转换被随机地应用于每个图像。
但有些事情我不清楚：
( 1)如何确保在训练时包括图像的特定旋转(例如90°、180°、270°)。
2)将steps_per_epoch参数设置为数据集的唯一样本数，除以flow_from_directory方法中定义的批处理大小。这是否仍然适用于使用上述的图像增强方法，因为它们增加了培训图像的数量？
谢谢，马里奥
浏览 2提问于2017-08-31得票数 7
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我想在tensorflow 2.1中使用coco数据集来训练ssd(单发多盒探测器)网络
论文说他们使用图像裁剪来增强健壮性，所以我尝试使用tf.image.sample_distorted_bounding_box()
然而，我意识到这个函数只调整边界框的大小，而不是保留相应的标签。
如何裁剪保留了适当bboxes和标签的图像？适当意味着bbox坐标随着图像的变化而细化，并从裁剪后的图像中删除bbox。
浏览 69提问于2020-02-06得票数 0
我知道，在每一个时代，我们都有一套新的增强。但我的问题是，如果我们总共有10个样本图像，batch_size = 5，我们取steps_per_epoch = 3而不是2，那么我们将在每个时代传递5*3 = 15图像，
所以我们肯定会有重复，我的问题是，如果图像x被重复，都会有相同的增强值或不同的值。
这取决于新的增强是在每一批还是在每一个时代。
谢谢,
浏览 2提问于2021-06-05得票数 0
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我创建了一个tensorflow数据集train_image，其中包含10个A类图像和20个B类图像。现在，我如何分别复制每个类？ 我希望train_image包含100个A类图像(每个A类图像重复10个)和100个B类图像(每个B类图像重复5个)。
浏览 23提问于2019-10-03得票数 0
当人们谈论和使用数据增强时，他们主要是指实时数据增强吗？在图像分类的情况下，这将涉及到在拟合模型之前增强数据，并且每一个时代都使用一幅新的增强图像。在这种情况下，只使用增强图像来训练模型，而不使用原始图像，因此输入的大小实际上不会改变。
但非实时数据增强呢？这样，我的意思是在预处理阶段增加数据，这样您就可以真正地扩展输入的样本大小。然后你把所有这些增强图像和原始图像一起传送到cnn，所以每一个时代都是相同的图像。这是一个有效的想法吗？这样做了吗?缺点是什么？数据科学和机器学习专家是否有任何逻辑谬误或异议？
谢谢!
浏览 0提问于2019-07-10得票数 0
我有一个非常小的图像数据集(大约8张图像)。我意识到我的模型可能会导致对小数据集的过度拟合，我想要一些方法来处理数据集像上面提到的那样小的情况。
浏览 28提问于2019-05-30得票数 0
我正在尝试编写一个函数来增强数据集中的图像。我能够成功地增强现有图像并将其返回，但我希望能够对单个图像进行多次增强，然后单独返回这些增强图像，然后将它们添加到原始数据集中。
增强职能：
def augment_data(image, label):
h_flipped_image = tf.image.flip_left_right(image)
v_flipped_image = tf.image.flip_up_down(image)
return h_flipped_image, label
地图功能：
train_ds = train_ds.map(augment_data)
tr
浏览 1提问于2019-12-16得票数 1
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我正在尝试训练一个分类网络。出于我的分类目的，我没有任何公开可用的数据集。对于深度ConvNets，需要大量的训练数据。创建这么大的数据集真的很耗时。有没有办法从几张图片中生成大量图片？例如，从用于训练的20个图像中提取1000个图像。 如果有人知道答案，请帮帮我。提前谢谢你。
浏览 14提问于2019-05-07得票数 0
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你好，我是应用ML的新手，我试图解决这样一个问题:我给出了几幅图像，其中有几个补丁和蒙面图像，其中这些补丁被分类/提取为训练data.Given，我需要使用ML来训练网络，这样它就可以为测试数据集生成那些蒙面图像。我想知道在两种情况下哪种技术最适合使用Python扩展库，比如Scikit或只使用Numpy和Scipy。提前感谢
浏览 0提问于2017-01-05得票数 1
我正在尝试使用Inception V3模型进行图像分类。Keras的ImageDataGenerator是否会创建添加到我的数据集中的新图像？如果我有1000张图片，使用这个函数会不会是用于训练的2000张图片的两倍？有没有办法知道创建了多少图像并将其输入到模型中？
浏览 2提问于2018-08-08得票数 38
2回答
Keras数据增强参数
、、、
我在Keras中读到了一些关于数据增强的材料，但对我来说还是有点模糊。在数据增强步骤中，是否有任何参数来控制从每个输入图像中创建的图像的数量？在中，我看不到控制从每个图像创建的图像数量的任何参数。
例如，在下面的代码中，我可以有一个参数(num_imgs)，用于控制从每个输入图像创建并存储在一个名为预览的文件夹中的图像数量；但是在实时数据增强中，没有用于此目的的任何参数。
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img
num_imgs = 20
dat
浏览 3提问于2016-12-15得票数 5
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1回答
我是机器学习的新手，我正在尝试建立一个对象检测神经网络。 我有3000张图片，但只有150张贴上了标签。我的图像由web ui页面组成，我在这些页面上标记按钮和徽标。 目前，我已经尝试使用faster_rcnn_inception_resnet_v2_coco模型来训练它，但结果不是很好。这些特性已经找到了，但并不完美。 ? 有没有改进结果的方法？也许和另一个模特一起？ 如果我使用自动编码器对所有3000张图像进行无监督训练，然后使用转移学习到具有标记数据的深度学习模型中，我会得到更好的结果吗？如果是这样，我如何使用python和tensorflow来实现它？ 谢谢
浏览 35提问于2019-09-25得票数 0
2回答
我正在从事一个项目，其中有数据增强的需求。我想水平翻转图像，并将其添加到训练数据数组中。问题是有超过10,000张图片。 这是手动翻转长度为‘train_images’的数组大小中的每个图像(2dnumpy数组)的代码。 for img in range(0, size):
flip = np.flip(train_images[img], axis=1)
np.append(train_images, flip)
np.append(train_labels, train_labels[img]) 这需要相当长的时间。有没有什么库函数或更快的方法来计算新的图像并将它们添加到没有
浏览 55提问于2020-04-10得票数 0
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2回答
小数据集上的CNN太夸张了
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我想在图像上分类。我原来的图像形状是20万*20万--我把它重塑到96*96，图案仍然可以用人眼识别。像素值为0或1。
我用了下面的神经网络。
train_X, test_X, train_Y, test_Y = train_test_split(cnn_mat, img_bin["Classification"], test_size = 0.2, random_state = 0)
class_weights = class_weight.compute_class_weight('balanced',
浏览 0提问于2019-05-02得票数 0
1回答
我正面临着从极少的图像创建数据集的问题。
输入(X_train)和输出(y_train)都包含(28x28)大小的图像，如MNIST。例如在我的代码中：
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], 28, 28, 1))
X_train = X_train.astype('float32')
y_train=X_train
datagen = ImageDataGenerator(zca_whitening=True)
浏览 0提问于2020-01-19得票数 0
特征中心意味着我们必须从图像中减去数据集的平均值。所以在ImageDataGenrator中，如果我设置featurewise_center=True，它也会这样做。我有两个问题。
这意味着通过扩展数据或存储在列车目录中的数据计算值？
在测试时，我希望从测试图像中减去相同的均值值。怎么弄到那个？
浏览 1提问于2020-07-17得票数 0
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4回答
我正在研究一种多分类的深度学习算法，我变得非常过火：
📷
我的模型应该是对17个不同品牌的太阳镜进行分类，但是我只有来自每个品牌的大约400个图像，所以我创建了一个文件夹，其中包含了数据增强的x3次数，用这些参数生成图像：
datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range=30,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True,
fill_mode
浏览 0提问于2018-11-19得票数 7
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下面是我正在尝试使用的示例代码。我想知道是否有任何方法可以在应用imagedatagenerator()之后和执行训练(即.fit_generator)之前立即获得图像的数量。原因是，我想在以后使用这些图像进行训练，而不是使用原始数据集。 train_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255,
#featurewise_center=True,
samplewise_center=True,
浏览 79提问于2020-06-16得票数 0
我对具有两个通道的图像执行了数据增强。我的数据集格式化为(image_Numbers, image_height, image_weights, image_channels)，其中image_channels = 2。
在使用datagen (由ImageDataGenerator创建)执行数据扩充时，会生成一条用户警告消息：
UserWarning: NumpyArrayIterator is set to use the data format convention
"channels_last" (channels on axis 3),
i.e. expe
浏览 4提问于2018-11-01得票数 0
我训练了一个Mask-RCNN，例如有和没有数据增强的分割。增强只是对相关数据有意义的一次旋转。我非常惊讶的是，增强运行(深蓝色)比非增强运行(浅蓝色)更糟糕。 由于增强图看起来只是向下移动，但具有相同的形状，我想知道是否有其他因素在起作用。我使用的批量大小为2，数据集有40K图像，这会影响事情吗？ ? ?
浏览 141提问于2021-01-15得票数 1
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1回答
角点图像预处理不平衡数据
、、、
全,
我试图使用Keras对两个类进行图像分类。对于一个类别，我的图像数量非常有限，比如说500张。至于另一个类，我有几乎无限多的图像。因此，如果我想使用角角图像预处理，如何做到这一点？理想情况下，我需要这样的东西。对于第一类，我提供500个图像，并使用ImageDataGenerator获取更多的图像。对于第二类，每次我从1000000图像数据集中按顺序提取500个图像，可能不需要数据增强。在查看和时，我发现默认情况下，培训文件夹包含每个类的相同数量的图像。因此，我的问题是，是否有现有的API来执行此操作？如果是的话，请把它指给我看。如果没有，这一需求有什么解决办法吗？
浏览 2提问于2017-06-21得票数 10
2回答
我不知道如何使用宽度偏移和高度偏移来增加数据。
假设我的图像数据有限，我想使用Keras‘ImageDataGenerator创建新的数据。为了在图像之间进行分类，我使用CNN。既然CNN是平移不变的，那么角膜的平移不是无用的吗，因为这些移位不会产生新的图像吗？(我知道将从生成器中创建新的图像，但CNN不会从图片中学习新的功能，而可能会导致过度匹配？)
浏览 0提问于2021-01-20得票数 2
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1回答
基于Keras的数据增强
、、、、
我正在使用CNN进行图像培训，在此之前，我将使用keras在训练数据集上进行数据增强。
我有一些关于数据扩充的问题：
转换是否取决于fit_generator()中指定的时间？
是否有获取增强图像的最大历元数？
是否有任何最佳的时代，可以提供所有可能的输出增广数据？
应用于图像的变换是顺序的还是随机的。
输出图像会在一定数量的历元之后被重复吗？如果是，那这个数字是什么，如果不是，那么最好的数字是什么？例如，假设我将一个图像与rotation_range传递为20，那么，我知道最初随机旋转将应用于rotation_range内的图像，两个后续图像将是不一样的。但我想知道是否有
浏览 0提问于2017-07-18得票数 2
我正在使用Keras flow_from_directory来执行数据增强：
from keras.applications.inception_v3 import preprocess_input
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
batch_size = 32
# Create train generator
train_datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess_input,
浏览 0提问于2020-06-10得票数 0
我正在建立一个增强的数据库来改善我的CNN。该计划是：
我发送一张图像，每次一张，再生成40张图片。
引用的方法将增强后的图像保存在目录中，但我希望将它们保存在变量中，而不首先将它们保存在我的计算机中。也就是说，我想直接保存在一个变量中。
上面的代码显示了我在说什么。看看参数"save_to_dir"..。如果我忽略了它，就会进行处理，但是数据不会被保存到任何地方。有谁可以帮我？
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import load_img
from keras.preprocessing.i
浏览 0提问于2019-07-09得票数 1
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我正在努力找出我需要在我的机器上训练神经网络的最小空间。通常情况下(图像)数据集的原始形式相对较小，但是当我们转换它们(在keras w/ flow_from_dir中)时，我们会增加图像，并将数据集的大小乘以我们的愿望。
我的问题是: flow_from_directory是如何存储增强图像的？如果我没有指定图像需要存储(类的参数)，那么keras是否会增加图像、训练和丢弃图像，或者是否保存了一段时间，直到培训结束为止？
另外，这些图像是在持久内存还是内存中？提前谢谢你。
浏览 0提问于2018-06-26得票数 0
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1回答
我正在尝试识别不同类型的车辆和标识等。在这一领域的大多数努力中，挑战是缺乏训练图像。
有人试过生成人造图像吗？通过“绘制”标志顶部(例如)一个汽车罩，车辆后方和执行扭曲(如改变颜色，形状等)。给它一个更多样化的训练集。
这种方法是否有指导方针和/或最佳做法？
编辑:选民，至少请评论为什么你被否决，以便我可以了解。我不是想骚扰这个论坛，而是诚恳地问一个问题。如果你不同意，请分享你的想法。
浏览 1提问于2015-11-16得票数 2
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1回答
我已经了解到，图像数据的测试集可以通过一种名为Test Time Augmentation的方法进行扩充
在我研究了它之后，我想知道结构化或非图像数据的测试集是否也可以扩充。
如果不能，为什么这种方法只能在图像数据上执行？
提前谢谢你
浏览 1提问于2019-07-01得票数 0
1回答
我在训练一个分割模型(计算机视觉)。因此，我的数据集包含图像和掩码(对象的二进制分段)。
我正在增加训练数据集(应用随机作物、轮班或轮班等)以获得更大的数据集。我不对测试和验证数据集应用增强。
我应该在验证数据集或测试数据集上使用增强吗？
浏览 0提问于2020-11-12得票数 0
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2回答
我目前正在为CNN做一个普通的图像分类。
我想使用归一化(减去均值/除以每个通道的std )和数据增强(旋转，颜色，模糊，.)但我不知道怎么把它们放在一起。
我应该用哪种菜？
首先，使用仅基于原始图像的参数进行规范化，然后对其进行扩展(增加规范化图像是否相关？)我应该禁止像颜色这样的增强吗?)
增加数据并应用基于所有图像的规范化(计算平均值/ std和增强图像)，这似乎有违直觉。
增加数据并仅基于原始图像进行规范化，这意味着数据不是真正标准化的。
或者不要同时使用这两种方法
浏览 0提问于2018-03-28得票数 3
11回答
通常的做法是在训练和测试集，或者仅仅是训练数据集上增加数据(在包含图像的数据集中，以编程方式添加样本，例如随机作物等)？
浏览 23提问于2017-12-29得票数 38
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我试着在文档、代码和这里搜索答案，但我没有运气。我想知道使用Tensorflow中的对象检测API进行数据增强所生成的最终图像数量是多少。为了清楚起见，我举了一个例子:假设我有一个包含2个类的数据集，每个类最初都有50个图像。然后我应用这个配置： data_augmentation_options {
ssd_random_crop {
}
}
data_augmentation_options {
random_rgb_to_gray {
}
}
data_augmentation_options {
random_disto
浏览 12提问于2019-03-21得票数 4
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1回答
Keras验证的准确性正在提高。
、、、、
更新:将旋转范围增加到180，增加GaussianNoise。见代码
我正在使用CNN进行图像分类。我有2级3500灰度照片，每个在训练数据集和1000个在验证数据集。问题是前5~10期列车acc和有效acc是增加的，但有效acc却开始急剧下降，而列车acc却在不断增加。
我看到这是因为过度拟合，但我也试图通过在ImageDataGenerator.中添加一些参数来处理过度拟合问题。
train_image_generator = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255,
浏览 4提问于2020-03-03得票数 0
3回答
我在想一个我刚刚想到的简单的问题。
许多人利用图像数据上的数据增强来训练深度CNN。
当我从Andrew的DL课程中学习时，他提到要训练一个更好的模型，通常需要您的训练/测试数据来自相同的分布。比如，如果你用大量的汽车和人类图像训练你的CNN，用它来分类一只猫或一只狗(通常)并不是个好主意。
在增强之后，我的训练数据得到了一定的提升，那么我还能不能说我的训练/测试数据集来自相同的分布呢？我违反了他说的话吗？为什么？或者为什么不呢？
浏览 0提问于2017-11-02得票数 1
2回答
如何将数据扩充添加到回归问题中？
、、、、
我正在尝试建立一个CNN模型，用于处理具有400个样本量的有限数量输入数据的回归问题。输入是图像，标签是从csv文件的列中提取出来的。为了增加输入数据，我需要增加输入图像，并将它们与现有标签进行匹配。我正在使用旋转和翻转增强方法。我不确定现有的标签应该如何链接到增强的图像，以及应该如何创建最终的tensorflow数据集来适应模型。有没有人能帮我解决这个数据扩充问题？
#load csv file
labelPath = "/content/drive/MyDrive/Notebook/tepm.csv"
cols = ["temperature"]
df =
浏览 5提问于2021-05-27得票数 0
1回答
非图像数据增强
、、
我正在寻找关于数据增强的算法和教程，但它们都属于图像增强，是否可以在其他数据集中做到这一点？我正在研究帕金森数据集(https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/parkinsons)，我想用python创建一个数据aug的例子，这可能吗？或者我应该像mnist/fmnist一样使用smt？
浏览 54提问于2020-03-16得票数 1
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1回答
我可以在线或“动态”或使用
或者我可以做增强和保存相关的图像在硬盘上。
每种方法的优缺点是什么？
我不考虑存储问题。
此外，离线方法可以提供“双重检查”选项，以确保所有的增强都是按计划进行的。
浏览 10提问于2022-05-26得票数 0
我不是caffe和Python方面的专家，但我正在努力一步一步地学习。我有点困惑，所以如果专家能看一下我的问题，我会非常感激。
我正在做图像分割。我正在尝试通过添加on-the-fly层来增强python数据。对于我的数据集，我想做x轴和y轴上的(+10，-10)的平移(另外还有4次平移)，添加高斯噪声和水平翻转。
我的问题是：
caffe如何将镜像与label同步？例如，如果我通过data层将图像发送到网络，并且在网络一端，label将被发送到SoftmaxWithLoss (例如)。我已经(手动)绘制了数据扩充和正常流的示意图，我不确定我的理解在多大程度上是正确的！
如图所示，对于平移
浏览 32提问于2017-12-16得票数 0
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1回答
如何从磁盘批量训练数据？
、、、
我正在研究一个用于图像分类的卷积神经网络。训练数据集太大，无法加载到我的计算机内存(4gb)，在此基础上，我还需要尝试一些增强，以平衡类。
我正在使用keras。我研究了很多例子，但没有找到解决问题的办法。我正在考虑通过传递函数或生成器执行“批处理”来替换model.fit调用的参数。这个函数，我将设计从磁盘导入和应用增强。
我不知道如何实现这一点。有什么建议吗？
浏览 0提问于2018-02-01得票数 9
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当在线查看要在keras.fit_generator中使用的生成器代码示例时，有些通过从目录中逐步加载数据来构造生成器，而另一些则将已经加载到内存中的输入数据作为输入数据(下面的伪代码)。在这种情况下，发电机有什么帮助呢？
-> fit_generator ->生成器提到“在使用多处理时避免重复数据”，这可能与答案有关。如果是这样的话，更详细的解释是什么？
def generator(data, ...):
...
yield ...
input_data = ...
train_gen = generator(input_data, ...)
val_g
浏览 2提问于2020-01-03得票数 0
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我正在训练一个分类器使用CNN在毕道尔。我的分类器有6个标签。每个标签有700个培训图像，每个标签有10个验证图像。批次大小为10，学习率为0.000001。每个类拥有整个数据集图像的16.7%。我已经训练了60个时代，建筑有三个主要层次：
Conv2D->ReLU->BatchNorm2D->MaxPool2D>Dropout2D
Conv2D->ReLU->BatchNorm2D->Flattening->Dropout2D
线性->ReLU->BatchNorm1D->Dropout，最后是一个完全连接和sof
浏览 1提问于2021-06-23得票数 1
1回答
如何将数据增强应用于数据集
、、、、
我有一个非常小的数据集，我需要做数据增强。我正在使用Keras，理解这种方法如何帮助我是有问题的。
我看了一些教程，他们建议在模型中添加层来进行数据增强。
data_augmentation = tf.keras.Sequential([
layers.experimental.preprocessing.RandomFlip("horizontal_and_vertical"),
layers.experimental.preprocessing.RandomRotation(0.2),
])
model = Sequential()#add mod
浏览 5提问于2020-10-26得票数 1
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1回答
暹罗图像相似性网络
、、、、
在哪里可以找到实现暹罗网络的细节，以执行图像相似性和从数据集中检索最相似的图像？
很难为所有的类获取大量的图像数据，因此对于大多数类，只有少数几个图像，例如某些类的10个图像。SIFT或ORB似乎在某些类上表现不佳。
我的项目是根据阿联酋的状况来区分车牌。这里我上传了几个例子图片。
浏览 0提问于2018-06-24得票数 2
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