回答情况：
提问时间：
问题标签：
1回答
当我使用数据增强来增加数据集时，是否应该使用所有的增强技术(角化中的参数)？
flow_from_directory应该使用哪些数据增强参数？
浏览 0修改于2021-02-13得票数 5
回答已采纳
我想转换这个keras数据增强工作流： datagen = ImageDataGenerator( rotation_range = 10,
浏览 78提问于2020-08-08得票数 0
1回答
我知道ImageDataGenerator会为每个输入图像生成一个随机增强的图像。现在，我想为每个输入图像生成两个增强图像： datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(train_ds = datagen.flow_from_directory('/home/train/') 为了解释更多，我想在同一张图像上应用两个不同的
浏览 23修改于2020-09-17得票数 0
当我添加数据增强时，我很困惑，是否应该获得更多的数据或测试我的x_train长度来确认的相同数据，但是我在增强之前获得了相同的长度，而在增强之后是否正确，还是应该得到数据的两倍？print(len(x_train)) output : 5484datagen = ImageDataGenerator(
featurewise_center=True,
浏览 0提问于2022-04-28得票数 0
1回答
我想使用Keras和由50个类组成的数据集来执行图像分类。目前，我每班只有7幅图像，我需要进行数据增强，以训练模型并获得可接受的精度值。我正在使用ImageDataGenerator类从角化，这是推荐的图像增强在飞行(在培训期间)。由于分类效果不好，我想知道是否有必要在培训之前进行离线增强，即扩大数据集，因为我诚实地认为，7远远不是每堂课的合理图像数量。
这是一种常见的做法是执行两种类型的增强(在培训之前和期间)？我计划使用一些第三方软件或工具，如imgaug，首先放大
浏览 0修改于2018-08-30得票数 3
回答已采纳
2回答
我在Keras中读到了一些关于数据增强的材料，但对我来说还是有点模糊。在数据增强步骤中，是否有任何参数来控制从每个输入图像中创建的图像的数量？在中，我看不到控制从每个图像创建的图像数量的任何参数。例如，在下面的代码中，我可以有一个参数(num_imgs)，用于控制从每个输入图像创建并存储在一个名为预览的文件夹中的图像数量；但是在实时数据增强中，没有用于此目的的任何参数。
浏览 3提问于2016-12-15得票数 5
回答已采纳
1回答
我正在寻找关于数据增强的算法和教程，但它们都属于图像增强，是否可以在其他数据集中做到这一点？我正在研究帕金森数据集(https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/parkinsons)，我想用python创建一个数据aug的例子，这可能吗？
浏览 54提问于2020-03-16得票数 1
回答已采纳
我的问题是使用以下指令放大BreakHis数据集()：这是原始数据集的分布：
这是增强数据集的分布：
浏览 1修改于2021-07-25得票数 0
回答已采纳
1回答
我是python编程的初学者，在学习如何从YouTube编写项目时，我被困在下面的代码中。from albumentations import HorizontalFlip """ Extracting names "
浏览 0修改于2021-06-21得票数 1
回答已采纳
1回答
我发现很难理解flow_from_directory of ImageDataGenerator是如何工作的，我正在使用下面的代码为我的CNN模型增加图像数据，因为没有任何可用的培训图像非常少。所以我有数据集/训练文件夹，有2个子文件夹，每个子文件夹有20个图像。
浏览 1提问于2019-01-29得票数 4
3回答
我可以理解数据增强的力量，以及旋转、翻转、归一化等不同的数据增强方法。
是否真的需要在图像周围移动对象？卷积的结果会有所不同吗？
浏览 3提问于2017-06-29得票数 0
1回答
当使用图像时，我知道一些增强数据的技术，但我不知道是否有专门针对视频的此类技术。由于视频与图像相比具有额外的时间维度，我想知道是否有任何技术可以使用视图和运动信息等增强视频数据。
浏览 0提问于2017-03-29得票数 5
1回答
在darknet深度学习框架.cfg文件中，我们可以看到如下参数 angle, saturation, exposure 这些参数用于经典图像分类问题中的数据增强。Darknet是否通过设置这些参数自动执行图像增强以进行目标检测？
浏览 21修改于2021-01-10得票数 0
回答已采纳
我需要对数据增强步骤中的培训数据使用数据增强。问题是，我使用交叉验证，所以我找不到参考如何调整我的模型使用数据增强。我的交叉验证有点像手工索引我的数据。有关于数据增强的文章和一般内容，但很少，也没有泛化的交叉验证与数据增强。
我需要使用数据增强的训练数据，简单地旋转和增加缩放，交叉验证的最佳重量和保存，但我不知道如何。这个例子可
浏览 3修改于2020-09-21得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在使用生成的对抗性网络来增加我的数据，我已经使用了深层卷积GAN来实现这个目的，但是他们并没有学习正确的数据分布，所以请建议我使用哪一个GAN来实现这个目的？
浏览 0提问于2018-07-14得票数 0
我想增加我的数据集中的数据，以创建一个CNN深度学习分类模型。
使用ImageDataGenerator的数据增强还是使用openCV来增加数据，哪一种更适合于模型？
浏览 0修改于2021-02-13得票数 2
1回答
我正在使用CNN进行图像培训，在此之前，我将使用keras在训练数据集上进行数据增强。
输出图像会在一定数量的历元之后被重复吗？labels_iter in datagen.flow(image_dataset, Labels, batch_size=len(
浏览 0修改于2017-07-18得票数 2
我对在PyTorch中执行的数据增强感到有点困惑。现在，据我所知，当我们执行数据增强时，我们保留原始数据集，然后添加其他版本的数据集(翻转，Cropping...etc)。因此，我们的数据集现在只包含水平翻转的图像，因此我们的原始图像在这种情况下丢失了。
我说的对吗？这种理解是正确的吗？
浏览 2修改于2018-08-03得票数 81
回答已采纳
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号