自定义ImageDataGenerator keras - 腾讯云开发者社区

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ImageDataGenerator

一、ImageDataGenerator类的定义以及构造函数的参数详解 1.1 ImageDataGenerator类的简单介绍 class ImageDataGenerator(object): "...通过实时数据增强生成张量图像数据批次，并且可以循环迭代，我们知道在Keras中，当数据量很多的时候我们需要使用model.fit_generator()方法，该方法接受的第一个参数就是一个生成器。...简单来说就是：ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，可以每一次给模型“喂”一个batch_size大小的样本数据，同时也可以在每一个批次中对这...preprocessing_function: 这是用户自定义的函数，应用于每个输入的函数。这个函数会在任何其他改变之前运行。...默认为在 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值。如果你从未设置它，那它就是 "channels_last"。

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【Keras速成】Keras图像分类从模型自定义到测试

03Keras 自定义数据 3.1 MNIST实例 MNIST手写字符分类被认为是深度学习框架里的“Hello Word！”，下面简单介绍一下MNIST数据集案例的测试。...此处采用keras的processing模块里的ImageDataGenerator类定义一个图像分类任务的dataset生成器： train_data_dir = '../../../...../datas/head/val' # augmentation configuration we will use for training train_datagen = ImageDataGenerator...（继承ImageDataGenerator），具体实现可以查询相关代码进行参考。...当然这只是一些基本的应用，还有一些高级、个性化功能需要我们进一步学习，有机会，下一次介绍一下自定义网络层、设置check_point、特征可视化等特性。

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使用深度学习和OpenCV的早期火灾探测系统

1.创建定制的CNN架构将使用TensorFlow API Keras构建模型。首先创建用于标记数据的ImageDataGenerator。[1]和[2]数据集在这里用于训练。...import ImageDataGenerator TRAINING_DIR = "Train" training_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1...开始为自定义的InceptionV3创建ImageDataGenerator。数据集包含3个类，但对于本文，将仅使用2个类。它包含用于训练的1800张图像和用于验证的200张图像。...import ImageDataGenerator TRAINING_DIR = "Train" training_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./...本文显示了两种用于火灾探测的自定义模型。考虑到CNN模型的合理火灾探测准确性，它可以帮助灾难管理团队按时管理火灾，从而避免巨额损失。

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指南：使用Keras和TensorFlow探索数据增强

将扩充后的数据存储在内存中既不实际也不高效，这就是Keras的Image Data Generator类（也包含在TensorFlow的高级API：tensorflow.keras中）发挥作用的地方。...from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from matplotlib.pyplot import imread...1.Rotation data_generator = ImageDataGenerator(rotation_range=90) plot(data_generator) ?...6.Zoom data_generator = ImageDataGenerator(zoom_range=[0.5, 1.5]) plot(data_generator) ?...另外，还有一个参数preprocessing_function，您可以使用该参数指定自己的自定义函数来执行图像处理。

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使用深度学习和OpenCV的早期火灾检测系统

创建定制的CNN架构我们将使用TensorFlow API Keras构建模型。首先，我们创建用于标记数据的ImageDataGenerator。[1]和[2]数据集在这里用于训练。...import ImageDataGenerator TRAINING_DIR = "Train" training_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./...接下来，我们将使用标准的InceptionV3模型并对其进行自定义。复杂模型能够从图像中学习复杂特征。...我们开始为自定义的InceptionV3创建ImageDataGenerator。数据集包含3个类，但对于本文，我们将仅使用2个类。它包含用于训练的1800张图像和用于验证的200张图像。...本文展示了两种用于火灾探测的自定义模型。考虑到CNN模型的火灾探测准确性，它可以帮助灾难管理团队按时管理火灾，从而避免巨额损失。

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《高效迁移学习：Keras与EfficientNet花卉分类项目全解析》

import EfficientNetB0 from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 4.2 牛津花卉数据集处理...数据路径配置 train_dir = 'flower_photos/train' val_dir = 'flower_photos/validation' # 数据增强配置 train_datagen = ImageDataGenerator...layer.trainable = True return model 4.4 训练配置技巧 model = build_model(5) # 假设有5类花卉 # 自定义学习率调度器...import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from tensorflow.keras...# 数据路径配置 base_dir = 'flower_photos' # 包含所有花卉的主文件夹路径 # 数据生成器配置（简化） train_datagen = ImageDataGenerator

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基于Keare的交通标志识别

训练过程流程及实现：解析脚本输入参数：使用argparse解析，由args变量持有创建模型：自定义函数create_model()，返回使用keras.models.Model类创建的实例模型编译...：执行Model实例的compile() 数据增强：自定义函数create_image_generator() 模型训练与保存：自定义函数train()完成模型训练，使用keras.callbacks.ModelCheckpoint...类的实例完成模型保存测试过程流程及实现：解析脚本输入参数：使用argparse解析，由args变量持有创建模型：自定义函数create_model() 模型加载：使用keras.models.load_model...() 数据读取：自定义函数create_image_generator() 预测与评估：自定义函数test() 环境搭建安装TensorFlow 输入下述命令升级pip并安装TensorFlow python...import ImageDataGenerator from keras.models import Model, load_model from keras.layers import * from

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基于计算机视觉的棋盘图像识别

我使用国际象棋和摄像机（GoPro Hero6 Black以“第一人称视角”角度）生成了自定义数据集，这使我的模型更加精确。该数据集包含2406张图像，分为13类（请参阅下文）。...自定义数据集的细分为了构建该数据集，我首先创建了capture_data.py，当单击S键时，该视频从视频流中获取一帧并将其保存。...为了提高数据的有效性，我使用了ImageDataGenerator来扩展原始图像并将模型暴露给不同版本的数据。...from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator datagen = ImageDataGenerator( rotation_range...from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten from

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基于OpenCV的棋盘图像识别

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基于计算机视觉的棋盘图像识别

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【TensorFlow2.0】数据读取与使用方式

这个步骤虽然看起来比较复杂，但在TensorFlow2.0的高级API Keras中有个比较好用的图像处理的类ImageDataGenerator，它可以将本地图像文件自动转换为处理好的张量。...接下来我们通过代码来解释如何利用Keras来对数据预处理，完整代码如下： from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator...，即下面代码： from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator ImageDataGenerator是tensorflow.keras.preprocessing.image...ImageDataGenerator中有众多的参数，如下： tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( featurewise_center=...以上就是在TensorFlow2.0中利用Keras这个高级API来对分类任务中的数据进行预处理。另外如果您需要完成一个目标检测等任务，则需要自定义一个类来继承ImageDataGeneraton。

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一文解决图片数据集太少的问题：详解KerasImageDataAugmentation各参数

本文针对Keras中ImageDataGenerator的各项参数数值的效果进行了详细解释，为各位深度学习研究者们提供一个参考。...我们先来看看ImageDataGenerator的官方说明（https://keras.io/preprocessing/image/） keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator...很抱歉的是，本人使用keras的官方演示代码(https://keras.io/preprocessing/image/)，并没有复现出zca_whitening的效果，当我的图片resize成224×.../image-augmentation-deep-learning-keras/)，有修改意见的朋友欢迎留言。...图17 应该是在保存到本地的时候，keras把图像像素值恢复为原来的尺度了，在内存中查看则不会。

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看我七十二变，Keras Image Data Augmentation 各参数详解

AI科技评论按，本文作者Professor ho，该文首发于知乎专栏Keras花式工具箱，AI科技评论获其授权转载。...图像深度学习任务中，面对小数据集，我们往往需要利用Image Data Augmentation图像增广技术来扩充我们的数据集，而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增广...本文针对Keras中ImageDataGenerator的各项参数数值的效果进行了详细解释，为各位深度学习研究者们提供一个参考。...我们先来看看ImageDataGenerator的官方说明（https://keras.io/preprocessing/image/）: keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator...图17 应该是在保存到本地的时候，keras把图像像素值恢复为原来的尺度了，在内存中查看则不会。

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TensorFlow 基础学习 - 4 (重点是调参)

让我们设置训练数据生成器(ImageDataGenerator)，它将读取源文件夹中的图片，将它们转换为float32多维数组，并将图像数据(连同它们的标签)反馈给神经元网络。...在Keras中，可以通过keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator类使用rescale参数来实现归一化。...通过ImageDataGenerator类的.flow(data, labels)或.flow_from_directory(directory)，可以创建生成器。...from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator train_datagen = ImageDataGenerator...import ImageDataGenerator from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop train_datagen = ImageDataGenerator

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Keras Image Data Augmentation 各参数详解

图像深度学习任务中，面对小数据集，我们往往需要利用Image Data Augmentation图像增广技术来扩充我们的数据集，而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增广...本文针对Keras中ImageDataGenerator的各项参数数值的效果进行了详细解释，为各位深度学习研究者们提供一个参考。...我们先来看看ImageDataGenerator的官方说明（http://t.cn/RY0zeN3）: keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center...很抱歉的是，本人使用keras的官方演示代码（http://t.cn/RY0zeN3），并没有复现出zca_whitening的效果，当我的图片resize成224×224时，代码报内存错误，应该是在计算...图17 应该是在保存到本地的时候，keras把图像像素值恢复为原来的尺度了，在内存中查看则不会。

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Keras图像数据预处理范例——Cifar2图片分类

本文将以Cifar2数据集为范例，介绍Keras对图片数据进行预处理并喂入神经网络模型的方法。...我们将重点介绍Keras中可以对图片进行数据增强的ImageDataGenerator工具和对内存友好的训练方法fit_generator的使用。让我们出发吧！...2，数据增强利用keras中的图片数据预处理工具ImageDataGenerator我们可以轻松地对训练集图片数据设置旋转，翻转，缩放等数据增强。...from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator train_dir = 'cifar2_datasets/train' test_dir...二，构建模型 from keras import models,layers,optimizers from keras import backend as K K.clear_session()

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用AI训练AI：制作一个简单的猫狗识别模型

import ImageDataGenerator# 设置数据路径base_dir = 'path/to/your/train/'train_dir = os.path.join(base_dir)#...tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), tf.keras.layers.Flatten...不过，由于我们已经使用了 ImageDataGenerator 和 flow_from_directory 方法，这些方法实际上可以自动处理这种文件结构，只要我们正确地组织文件夹。...import ImageDataGenerator # 导入必要的库# ImageDataGenerator 是 Keras 库中用于图像增强和预处理的工具，可以方便地从目录中加载数据、进行数据扩增等...# ImageDataGenerator 类是 TensorFlow 中 tf.keras.preprocessing.image 模块的一部分，用于实时地生成批量图像数据# 这个类通过在训练过程中对图像进行实时的数据增强来提高模型的泛化能力

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Deep learning with Python 学习笔记（3）

本节介绍基于Keras的使用预训练模型方法想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。...import ImageDataGenerator from keras.applications import VGG16 from keras import models from keras import...import ImageDataGenerator from keras.applications import VGG16 from keras import models from keras import...(rescale=1./255) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) batch_size = 20 train_datagen = ImageDataGenerator...微调这些更专业化的特征更加有用，因为它们需要在你的新问题上改变用途训练的参数越多，过拟合的风险越大微调网络的步骤如下在已经训练好的基网络（base network）上添加自定义网络冻结基网络

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人工智能|利用keras和tensorflow探索数据增强

将扩充后的数据存储在内存中既不实用也不高效，这就是keras中的imagedatagenerator类（也包括在tensorflow的高级api:tensorflow.keras中）发挥作用的地方。...imagedatagenerator通过实时数据扩充生成成批张量图像数据。...由生成器生成的输出图像将具有与输入图像相同的输出尺寸解决方案下面是一个辅助脚本，我们将使用它来直观地显示使用ImageDataGenerator类可以实现的所有内容。...from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorfrom matplotlib.pylot import imread...可以通过将这些变量的布尔值传递给ImageDataGenerator类来设置这些变量。还可以通过指定rescale参数来重新缩放值，该参数乘以所有值。

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使用Python实现深度学习模型：医学影像识别与疾病预测

数据处理我们将使用TensorFlow和Keras库来加载和处理数据。...ImageDataGenerator def load_data(train_dir, test_dir, img_size=(224, 224), batch_size=32): train_datagen...= ImageDataGenerator(rescale=1./255, rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2..., shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True, fill_mode='nearest') test_datagen = ImageDataGenerator...model/model.py import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models

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【Keras速成】Keras图像分类从模型自定义到测试

使用深度学习和OpenCV的早期火灾探测系统

指南：使用Keras和TensorFlow探索数据增强

使用深度学习和OpenCV的早期火灾检测系统

《高效迁移学习：Keras与EfficientNet花卉分类项目全解析》

基于Keare的交通标志识别

基于计算机视觉的棋盘图像识别

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