我正在尝试用Keras RandomRotation扩充我的图像数据集。代码如下： data_augmentation = tf.keras.Sequential([
keras.layers.experimental.preprocessing.RandomRotation不幸的是，生成的图像包含黑线。我确实喜欢反射填充模式，所以我想保留它。你能给我一些建议吗?我可以去掉黑线，产生更平滑的图像？Numpy也能做同样的事情吗？
浏览 22提问于2020-12-14得票数 2
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import RandomFlip, RandomRotationtf.keras.layers.RandomFlip和RandomRotation我该用哪一种？这是我目前的代码：data_augmentation = tf.keras.Sequential([ tfl.
浏览 8提问于2022-07-10得票数 1
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class RandomRotation(tf.keras.layers.Layer):
super(RandomRotation, self).images = tfa.image.rotate(images, angles)
我的模型，其中包括这一层，然后通过fit方法训练使用ImageDataGenerator自动得到一个生成器
浏览 5提问于2021-07-27得票数 0
使用tf.keras.layers.RandomFlip进行随机翻转操作时，是否可以设置可能性？例如： def augmentation(): keras.layers.RandomFlip("horizontal", p=0.5), ])
re
浏览 120提问于2021-10-23得票数 2
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我创建了顺序预处理层模型，如下所示：from keras.datasets import cifar10from keras.layers import Dropout, RandomRotationqy = keras.uti
浏览 12提问于2022-06-02得票数 0
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import tensorflow_model_optimization as tfmotfrom tensorflow import keras([ keras.layers.GlobalAveragePooling2D(), loss=keras
浏览 15提问于2020-05-25得票数 3
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问题是，我的tf.data管道将batch_size图像输入到模型中，当输入到预处理管道中时，生成：batch_size * 54图像(每幅图像54个样本)，因此，标签信息与生成的图像没有关联，我得到了错误ipython-input-26-8e524a3a5e0b>:31) ]] 任何关于我应该做什么来保持GPU上的运行数据增强，并将标签与相应的生成的映像相关联的猜测(224,224)(crops)
rotate_1 = keras</em
浏览 1提问于2021-06-25得票数 0
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我想用tf.keras.preprocessing.image.random_rotation函数对它们做一些增强。对于随机轮换，我有这个函数： def augment_rotate_tf(x): <ipython-input-124-28f8f87fa48b>:4 augment_rotate_tf_ *
x = tf.ker
浏览 88提问于2021-02-10得票数 1
在我的代码中，我只是复制-粘贴了这个keras代码示例：import tensorflow as tffrom keras.layers import[ preprocessing.RandomTranslation(height_factorThis is a strong indication that this layer
浏览 111提问于2021-05-26得票数 0
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preprocessing.RandomFlip('horizontal', input_shape=(224, 224, 3)) preprocessing.RandomFlip('horizontal'),
preprocessing.RandomRotationpreprocessing.RandomContrast(0.2
浏览 8提问于2022-03-13得票数 2
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(\[tf.keras.layers.RandomRotation(0.2),include_top=False,
global_average_layer = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(
浏览 28提问于2022-11-11得票数 0
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TypeError: The added layer must be an instance of class Layer.= tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( [ prep
浏览 7提问于2022-07-27得票数 0
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我正在从keras中的resnet50模型进行转移学习。我就是这样创建模型的： layers.RandomFlip(**data_aug_layer["random_flip"]),
layers.RandomRotation(**data_aug_<em
浏览 9提问于2022-09-29得票数 0
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"), preprocessing.RandomRotation(0.2), tf.keras.layers.Input(shape=(224,224,3),name='input_layer'), tf.keras.layers.Conv2Dinputs = tf.keras.layers
浏览 11提问于2022-07-10得票数 0
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我正在为我的图像分割数据构建一个预处理和数据增强管道，有一个来自keras的强大API来实现这一点，但是我遇到了在图像上复制同样的增强以及分割掩码(第二张图像)的问题。示例/伪码layers.experimental.preprocessing.RandomFlip(mode="horizontal_and_vertical", seed=SEED_VAL),
layers.experimental.preprocessing.Rand
浏览 2提问于2020-12-28得票数 1
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('horizontal'),])layers_2 = [ data_augmentation, #convolutionlayer
keras.layers.Conv2D(16, 3, paddi
浏览 9提问于2021-10-05得票数 3
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假设这是真的，我不明白与数据增强相关的keras实验层在做什么。Docstring:
RandomlyAt inference time, the layer does nothing.If you need to
浏览 0提问于2020-11-23得票数 3
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tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing import RandomFlip, RandomRotation
x = tfl.Dropout(.2)(x)fine_tune_at = 120
# Freeze all the layers before the
浏览 6提问于2022-04-19得票数 0
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Instructions for updating:This class is equivalent as tf.keras.layers.StackedRNNCells, and will be replacedInstructions for updating:
Please use `keras.layers.Bidirectiona
浏览 7提问于2020-05-11得票数 2
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我在基于https://keras.io/examples/vision/image_classification_efficientnet_fine_tuning/的Colab+TPU上使用TF 2.3.0_6138790737589773377/_7]]
[[TPUReplicate/_compile/_14198390524791994190/_6/_238]] 我猜TPU仍然不支持tf.keras.layers.experiment
浏览 35提问于2020-08-07得票数 2
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