当我尝试实现Keras ImageDataGenerator apply_transform方法在水平方向上移动图像时，图像在相反的方向上平移。我看过它的source code，但不确定为什么实现是这样的。下面是代码 datagen = ImageDataGenerator()
translate = datagen.apply_transfor
浏览 40提问于2019-06-13得票数 2
我一直在从keras.preprocessing.image导入keras.preprocessing.image时遇到了问题。据我所知，根据Keras文档，名称没有改变。任何人都不知道问题出在哪里。例如，我可以从同一个库导入ImageDataGenerator。
浏览 0提问于2018-07-12得票数 3
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我正在尝试使用ImageDataGenerator.flow_from_directory执行10个作物测试时间的增加。base函数中的参数执行随机增加，而不是固定的。因此，我研究了如何使用ImageDataGenerator中的apply_transform方法。然而，它需要x和变换参数。如何将其与flow_from_directory连接？
浏览 22提问于2020-07-03得票数 1
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我想计算从Keras的图像增强API生成的图像的数量。我不清楚每个设置是否也与其他设置结合使用。我有以下设置：例如，它是对所有增强的图像也进行水平翻转，还是只对输入图像进行水平翻转那么，使用上述参数生成的图像总量是多少？
浏览 1提问于2019-01-19得票数 0
flow_from_directory和image_dataset_from_directory在角膜中的主要区别是什么？
我应该用哪一种？
浏览 0提问于2020-07-28得票数 8
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背景ImageDataGenerator(rescale=1./255, ...from ke
浏览 3提问于2019-02-15得票数 8
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因此，我使用ImageDataGenerator通过调用fit_generator方法并将ImageDataGenerator对象传递给它来训练Keras模型。现在，我想用相同的ImageDataGenerator对象来计算模型。但我想我漏掉了什么。我有两个变量的数据， 224, 224Pl
浏览 2提问于2019-11-01得票数 2
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在这里，我从keras加载MNIST数据集并打印出数据类型：print(type(train_images))相反，我希望以一种方式加载自定义数据集，使其与我的其余代码兼容。
浏览 5提问于2022-07-12得票数 1
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然而，使用Keras在图像上进行训练的典型流程是使用tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator，它只能接受固定的target_size参数。据我所知，根本原因是keras在后台以numpy数组的形式处理图像，其中所有图像的大小必须相同(这是真的吗？)。虽然我可以使用具有大小调整层的模型，该模型经过固定大小
浏览 0提问于2020-11-20得票数 0
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我想对BreakHis数据集()中的乳腺癌组织病理学图像进行二值分类，使用转移学习和初始Resnet v2。目标是通过在模型中添加两个神经元来冻结所有的层，并训练完全连接的层。特别是，一开始我想考虑与华丽因子40X相关的图像(良性: 625，恶性: 1370)。以下是我所做工作的总结：
我冻结所有的层，我添加两个神经元进行二元分类(1 =“良性”，0=
浏览 2提问于2021-07-19得票数 0
使用python mnist识别我的图片，训练的准确率为97.99%，但对我的的准确率小于20%。预测/认出我的3幅画为数字6以下是共享图片链接：import kerasimport matplotlib.pyplot，我是否也应该用ans导入img以进行人工智能培训？添加更多层？
这就是我想出的</e
浏览 20提问于2022-11-21得票数 1
我正在使用Azure Databricks并通过以下方式读取图像：如何从PySpark的DataFrame中提取图像到Numpy数组？当我在本地机器上使用Jupyter Notebook时，我使用的是tensorflow.keras.preprocessing.ima
浏览 9提问于2021-02-15得票数 0
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我目前正在处理一个相当大的图像数据集，我使用python中的ImageDataGenerator从tensorflow.keras加载它。由于我的数据分类非常不平衡，我想做一个分层的列车测试分割，以可能达到更高的精度。我知道如何使用ImageDataGenerator进行简单的随机列车测试分割，但我找不到与sklearn中的分层train_test_split相当的</em
浏览 2提问于2022-03-07得票数 3
我正在尝试使用keras ImageDataGenerator.flow_from_dataframe()方法动态生成图像数据，因为我正在处理的数据集太大，无法一次性加载到内存中。源图像数据文件是flow_from_dataframe()方法不支持的DICOM文件。是否可以(轻松)扩展flow_from_dataframe()以处理DICOM (或其他不受支持的)图像/输入？也许可以在每个
浏览 1提问于2021-08-05得票数 0
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我正在研究加州理工学院的256_ObjectCategories数据集。他们已经将所有的图片组织到256个类别的不同文件夹中。我正在使用Keras的ImageDataGenerator来加载数据集，但我无法使用相同的方法将其拆分为训练和测试。在不移动图像或更改目录的情况下，如何在终端中执行此操作？任何帮助都是非常感谢的。
浏览 8提问于2017-06-21得票数 4
我有127,658张大小为1024x1024的图片，其中大多数是png格式的(只有56张是jpeg & jpg)。经过一些研究，我意识到并不是所有的调整方法都是一样的，在保持图像质量至关重要的情况下，也有一些方法需要遵循。如果图片的所有路径都在熊猫的数据中，df['filepaths']说，那么缩小这些图片的速度最快的方法是什么？(计划缩减到512x51
浏览 3提问于2020-12-31得票数 0
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我建立了一个简单的CNN二值图像分类(猫/狗)。train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255,cnn.compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])
我得到了8000张训练图像</
浏览 5提问于2021-08-29得票数 0
我正在为二值图像分类建立一个TensorFlow模型。我有两个标签“好”和“坏”，我希望模型应该为数据集中的每个图像输出，无论该图像是好的还是坏的，以及有多大的概率。例如，如果我提交了1.jpg，让我们假设它是“好”图像。在此基础上，模型预测概率为1. bad，概率为1. 0%，概率为0.到目前为止，我已经想出了以下几点 tf.keras.
浏览 6提问于2020-07-27得票数 2
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我有4个单独的图像文件夹与自己的独立标签(图像在文件夹1对应标签1等)。下面是我的代码。train_datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=20,w
浏览 2提问于2018-06-07得票数 0
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要使用Keras训练模型，我是否应该将所有图像加载到一个数组中以创建类似于或者，有没有更好的方法在训练过程中实时读取图像。我不寻找ImageDataGenerator类，因为我的输出是一个点数组，而不是基于目录名的类。我设法让我的数据csv文件在9列中包含点数组和图像文件名，如下所示：
x1 x2 .....x8 Image_file_name
浏览 9提问于2019-07-21得票数 0
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