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我是机器学习的新手。我有一个2D数组(Image)需要映射到另一个2D数组(Image)。在分类问题中，所有示例都使用输出为1的Dense层。但是，我的问题是简单的映射和图像到另一个图像。如何在keras中指定输出2Darray(image)。请在下面找到示例代码。我需要更改架构，使输出的大小与输入的大小相同(2Darray)。from keras.models
浏览 14提问于2020-01-03得票数 0
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从输入图像到输出图像存在映射。假设输入图像是一张纸，中间有一个方形的孔，输出图像是当光线照射在纸上时输入图像的阴影，它看起来也像一个正方形，但有一些模糊和大小不同。(实际的模式要比这个正方形的洞复杂得多)我正在尝试实现一个神经网络，它可以学习这种映射，当给定输入图像时，网络可以预测输入图像的“阴影”。我尝试使用一个卷积的
浏览 0提问于2018-04-23得票数 2
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卷积神经网络中的不平衡类
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我有一个分类问题，感兴趣的类仅占数据集的7%，而整个总体大约是1200次观测。我理解来自Keras的ImageDataGenerator有助于在训练模型之前增强数据以增加观察的数量，但是是否可以只增加一个类，比如添加噪声、模糊或只对少数类执行转换？
浏览 2提问于2017-06-12得票数 1
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因此，我正在做的是，我使用VGG19为我从这些图像中提取特征，然后将输出连接到网络的其他部分，即根据我的需要和类的数量创建的模型的顶部(在我的例子中是20个)。这是我正在使用的模型的代码(如果需要参考的话)：
input_1 = Input(shape=(224, 224,from ke
浏览 27提问于2022-08-24得票数 0
我开始使用图像分类样本来研究tensorflow，这是tensorflow官方文档上的第一个样本。, keras.layers.Dense(10)输入数据是包含28*28张图像的keras.datasets.fashion_mnist图像标签在0,1,2...9中。根据解释，我认为这里的
浏览 3提问于2020-06-12得票数 1
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Keras将numpy数组作为训练数据的输入，但是可以创建可以采用不同输入大小的模型。我想知道是否有一种方法可以将各种维度的图像合并到模型的训练数据中。
浏览 0提问于2017-02-21得票数 3
警告:tensorflow:没有传递给第一层的input_shape的顺序模型不能重新加载它们的优化器状态。因此，您的模型是从刚初始化的优化器开始的。在试图加载保存的模型时，我遇到了来自tensorflow的警告import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist(x_tr
浏览 3提问于2019-05-13得票数 3
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我正在尝试使用高效网络来定制我的数据集。with
浏览 0提问于2020-09-23得票数 2
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你好，我是ML和Tensorflow的初学者，所以请原谅我不理解复杂的理论。 我正在构建一个图像分类器CNN作为一种实践形式。该模型是使用MobileNetv2进行训练的，它应该能够对猫、狗和熊猫的图像进行分类。在训练了我的模型(准确率达到92%)之后，我尝试使用model.predict()来评估它对新图像的处理效果，但我注意到我所有的输出都是1。即使我使用相同的以前的训练数据，也会发生这种情况。
浏览 52提问于2021-01-05得票数 0
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我正在做一个python的图像识别项目。我在期刊上读到，如果将自组织映射(SOM)执行的聚类输入到监督神经网络中，则图像识别的准确性比监督网络本身更高。我自己尝试过，使用SOM执行聚类，然后在每次迭代后使用获胜神经元的坐标作为keras的多层感知器的输入。然而，精确度非常差。
SOM的什么输出应该用作多层感知器的输入？
浏览 7提问于2017-03-06得票数 0
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多标签图像分类
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I致力于多标签图像分类，并有稍微不同的场景。实际上，我很困惑，我们将如何用Id等映射标签及其属性，以便用于培训和测试。(path，file_mapping，tag_mapping)：照片、目标=列表()、列表()、os.listdir(路径)中文件名目录中的列表(枚举文件)：# load图像照片=load_img(路径mapping_csv = pd.read_csv(trainingLabels) #创建标记到整数tag_mapping的映射
浏览 1提问于2019-11-12得票数 0
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我知道keras提供了一个.class_indicies字典，其中包含从类名到类的映射，作为.flow_from_directory()从ImageDataGenerator类(https://keras.io/preprocessing/image/)的一部分。但是，是否有一种方法可以从现有的保存模型(保存为.h5文件的模型)中访问相应的类标签？在将我的模型投入生产
浏览 0提问于2018-05-06得票数 3
使用ImageDataGenerator(1/255.)训练模型后，在预测之前是否需要重新缩放图像？我认为这是必要的，但实验结果是否定的。 我训练了一个在顶层有37个类的Resnet50模型。模型是这样用ImageDataGenerator训练的。categorical')
history = model.fit_generator(generator, steps_per_epoch=generator.n / 256, epochs=10) 在我的训练
浏览 103提问于2019-06-16得票数 1
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我试图训练一个自动编码器的图像修复，其中输入的图像是损坏的，输出图像是地面真相。所使用的数据集组织为： /corrupted img2.jpg .使用的图像数量相对较多。如何使用Keras图像数据生成器将数据提供给模型？我检查了flow_from_d
浏览 7提问于2022-03-04得票数 0
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这种结构的目的是将图像(胸部x射线)映射到14种疾病。图像的名称是图像ID。数据文件将图像(图像命名为图像ID)映射到类(疾病)
如您所见，图像可以映射到多个类(
浏览 2提问于2019-06-06得票数 3
我想预处理来自tensorflow 2(Version2.3.0)中的“oxford_flowers102”数据集的图像，以训练一个初始的v3网络。我发现了两种调整图像大小的方法，两种方法都在工作，看起来两者产生的输出是相同的。我不明白哪一种解决方案更适合我的任务。你能解释一下哪种方法更好用吗？validation']
get_label_name = dataset_info.features[&
浏览 3提问于2020-11-26得票数 1
我对TensorFlow比较陌生，所以我做了一个模型，用来对不同类型的汽车图像进行预测。我从"tf.keras.utils.image_dataset_from_directory“函数中创建了测试数据集。我用model.fit(test_dataset)来得到预测。但是我想要的是从测试数据集中打印图像，然后给出它的预测。(图像然后预测)。这样我就能看到哪个图像被映射到哪个预测。有办法这样做吗？
浏览 3提问于2022-06-13得票数 2
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CNN中的图像分类
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我有一个图像数据库和一个表格的类别为每一个图像。如何将这两者合并用于我的培训过程？例:在excel表格中:给出了图像名称和类别
浏览 3提问于2020-05-17得票数 0
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我正在创建一个机器学习模型来对数字图像进行分类。我使用Tensorflow和Keras使用内置的tf.keras.datasets.mnist数据集对模型进行了培训。该模型可以很好地处理来自mnist数据集本身的测试映像，但我想为它提供自己的映像。我提供给这个模型的图像是从Captcha中提取出来的，因此它们将遵循类似的模式。当我输入这些图像时，我注意到模型不是很精确，我对原因有一些猜测。
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浏览 0提问于2019-07-12得票数 1
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我得到了一些手写信件的0和1的数据集(下面是一张图片的系列)，我想在python中将它们可视化。如何才能做到这一点？
浏览 0提问于2020-05-09得票数 1
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