1回答
activation="relu"))这个模型导致过度拟合，所以我决定做一些数据增强如下：-#data_augmentation<
浏览 6提问于2021-08-15得票数 1
momentum_optimizer_value: 0.9 epsilon: 1.0 } data_augmentation_options{ } data_augmentation_options { }} tf_record_inpu
浏览 0提问于2020-01-18得票数 1
我想知道在指定这样的数据增强之间是否有什么区别： random_horizontal_flip {} ssd_random_crop {}data_augmentation_options { }
ssd_random_crop
浏览 0提问于2018-11-19得票数 6
回答已采纳
2回答
data_augmentation =Sequential()data_augmentation.add(layers.RandomRotation(0.2,fill_mode='wrap'))
data_augm
浏览 1提问于2022-03-08得票数 1
1回答
我在做图像分类问题。我想要像调整大小，翻转，剪裁，随机对比度等图像增强，我想知道我应该先增加图像并将它们保存到of记录中使用，还是应该创建原始图像的tfrecord，并在训练期间进行增强？它会产生巨大的计算资源差异吗？
浏览 2提问于2021-03-13得票数 0
BREAKING *** if filename.find('_data_augmentation= -1: filename = filename.replace('_data_augmentation', '')tf.image.decode_image(image_
浏览 0提问于2018-05-02得票数 3
回答已采纳
1回答
data_augmentation_options { minval: 0.6} tensor_dict, data_augmentation_options,
func_arg_map
浏览 0提问于2018-04-06得票数 1
1回答
增强功能如下： print('augmentation使用此函数的Tensorflow代码如下：ds_valid= tf.data.Dataset.from_tensor_slices((image_val, l
浏览 6提问于2021-02-05得票数 0
注意，我只在最初的几百步中观察到了这一点，并且还没有很长时间来照看我的模型 65K损失值 data_augmentation_options { min_scale_ratio:2 } scale_boxes_to_pixel_coordinates{
} 约30K外加损失值 data_
浏览 9提问于2019-01-29得票数 1
2回答
def data_augmenter(): Create a Sequential model composed of 2 layers ''' data_augmentation = tf.keras.Sequential()data_augmentation.add((RandomFlip(&
浏览 2提问于2022-04-13得票数 1
在TypeScript中使用async function扩展接口的好方法是什么？但是，我还没有能够将这种方法扩展到可以将AugmentedExample接口应用于多个不同的async function的方式。
，一个泛型被提供给接口，但是TypeScript抛出一个异常：An interface may only extend a class or another interface.这是可以理解的，因为TypeScript不能确定泛型是可以用来扩展接口的东西。然而，我还没有想出一种方法来约束泛型，这样TypeScript
浏览 12提问于2018-08-23得票数 0
回答已采纳
dockerfile: opencv_base.Dockerfile image: ocv-data-augmentation/project:/home/&{USER}/data_augmentation/" # Host : Container
- "/tmp
浏览 1提问于2020-05-22得票数 2
3回答
给定以下文本，我希望删除data_augmentation_options{random_horizontal_flip {..}}中的所有内容(...是指下面的其他文本) ..batch_size: 4 data_augmentation_options { keypoint_flip_permutationbatch_size: 4
data</
浏览 5提问于2020-12-28得票数 0
回答已采纳
在所有预处理/增强之后，是否有方法查看tensorflow对象检测api所训练的图像。在过去和凯拉斯在一起的时候，我能够做到这一点，我发现我很有进取心。
浏览 1提问于2018-12-21得票数 2
回答已采纳
例如： def augmentation(): keras.layers.RandomFlip("horizontal", p=0.5), ])
return data_augmentation
浏览 120提问于2021-10-23得票数 2
回答已采纳
有没有一种方法可以在所有预处理/增强之后查看tensorflow object detection api训练的图像。 我想验证一下这些东西看起来是否正确。我能够验证我在推论中查看图形后的调整大小，但我显然不能为增强选项做这件事。 提亚
浏览 15提问于2019-04-06得票数 0
data_augmentation_options { }data_augmentation_options { random_horizontal_flip{ random_rotation90{} random_
浏览 10提问于2020-01-20得票数 1
我正在训练Google Vision进行对象和文档识别(本文档中的字段)，但我遇到了一个问题。当图像旋转时(90度、180度和最多30度、50度、200度)，视觉无法识别对象(场)。对此有什么解决方案吗？也许可以在训练期间旋转标记(通过API，因为据我所知Google界面是不可能的)？或者甚至为每个位置(object_01、object_01_90、object_01_120等)创建标签，并为每个文档步骤(document、document_90、document_120)创建标签？
浏览 0提问于2019-11-22得票数 0
pipeline_config.model.ssd.num_classes = 2
pipeline_config.train_config.data_augmentation_options29, in <module> File "/home/test.py", line 21, in main
pipeline_config.train_config.d
浏览 7提问于2021-01-18得票数 1
但是，根据本指南，我正在运行tensorflow对象检测api，并对其进行了稍微修改的代码，以生成记录文件，并使用以下系统：version:TensorFlow平台和发行版:Ubuntu20.04.1 LTSPython版本: 2.4.0CUDA/cuDNN版本: 11.0/8.0.5GPU模型和内存: GeForce RTX 3090,24268 MiB我根据我当时跑步的向导来安排培训工作。
python model_main_tf2.py
浏览 46提问于2021-03-03得票数 3
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
