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detectron2 - 如何验证增强后的图像数量？ - detectron2 - how to verify the number of images after augmentation?

我可以看到应用了扩充，但我看不到训练集的结果大小。 我怎样才能检查它？ 这很重要，因为在计算 epoch 时，应该考虑扩充后的数据集大小。 当我使用 DefaultTrainer 训练 model 时，几乎没有默认应用的增强。 我得到以下日志打印： ...

图像分类数据生成器 - Data generator for image classification

我正在尝试为我的 CNN 项目创建一个数据生成器（在 keras 中使用顺序 model）。 由于数据量很大，我需要不断将数据流向 model 训练，这样我就不会在 RAM 上出现 OOM。 但是，我在创建生成器时遇到了一些麻烦。 生成器应接收 batch_size 数据，然后创建 X 数量的增强图 ...

如何使用 Pytorch 中的扩充来扩大数据集 - How to enlarge dataset using augmentations in Pytorch

如果我使用扩充来扩大我的数据集，我会得到更好的结果吗？ 例如，我有 1 个 class，它是一只狗 class 和 4 个图像。 我对 4 张图像进行了增强。 现在有些图像被增强了，有些则没有。 但我还有 4 张图片。 如果我将原始图像添加到增强图像中会更有效吗？ -> 数据集中有 8 张图 ...

是否可以自动将图像中的所有 colors 更改为随机 colors？ - Is it possible automate to changing all colors in an image to random colors?

我正在尝试提出一种新的图像增强功能，它可以像上面那样自动改变 colors，但不仅仅是花。 以上是一个 Photoshop 示例，但我想自动将图像中的所有 colors 切换为不同的随机颜色。 这可以为此创建一个 function 吗？ 有随机卷积和随机抖动等增强功能，但这些并不是我想要的。 我 ...

在 pytorch 中使用图像增强技术是否也会增加本地机器上的数据集大小 - Will using image augmentation techniques in pytorch increase the dataset size on local machine also

我在 pytorch 中训练一个自定义模型，数据集非常不均匀。 比如有 10 个类，其中一些类只有 800 个图像，而一些类有 4000 个图像。 我发现图像增强是解决我的问题的一种解决方案，可以避免过度拟合。 但是我在实现时感到困惑，下面的代码被用来改变图像的特征 但是在训练时，它显示了相同的 ...

如何使我的图像停电，例如由于 cookie 警告而导致屏幕停电？ - How can make blackout on my images like when screen blackout due to cookie warning?

我想对我的火车数据集进行基本的扩充。 我会写代码，但我需要帮助。 我怎么能像这样停电，你能发送一个示例代码（仅用于停电）或任何东西吗？ 正如您在下图中看到的，红色矩形内的徽标上有黑色。 示例图片： ...

如何在实际数据集上进行图像增强，这样我就不需要为每个增强图像添加标签 - How to do image augmentation on the actual dataset, so that I don't need to add label for every augmented image

我想对包含图像的数据集进行扩充，作为存储在 X_train 中的 np 数组及其标签存储在 y_train 中。 形状如下： 输出： 单个图像看起来像这样 如何扩充这个数据集，这样我就不需要每次都添加它的标签？ ...

图像分类器只预测 6 个类中的 2 个，val 准确率很高，这是怎么回事？ - Image classifier only predicting 2 out of 6 classes and val accuracy is high, what is happening?

我是机器学习的新手，我正在研究一个包含 14k 张海洋、森林、冰川、街道、建筑物和山脉（6 类）的图片的数据集。 我一直在用它训练我的模型并获得了 91% 的 val acc，但由于某种原因它是有偏差的，当我尝试用我的推理代码预测新图像时，唯一选择的类是冰川和海洋。 这是带有模型创建代码和推理代码的 ...

尝试在 tensorflow 数据管道上使用albumentations 时出错 - I got error trying to use albumentations on tensorflow data pipeline

我在深度学习和张量流方面很新，然后当我尝试在张量流数据管道上使用albumentations时，会发生这个错误（我使用谷歌colabs）： 这是我的代码： 首先，我使用keras.utils.image_dataset_from_directory加载数据集并进行一些规范化 images ...

使用 Keras ImageDataGenerator 更改 RGB 通道强度 - Changing RGB channel intensities using Keras ImageDataGenerator

在训练 model 时，我一直在尝试增强我的 360 度图像。这就是代码的样子 除了这些增强之外，我还想使用更改 RGB 颜色强度的功能，使 model 在弱光条件下也能保持稳定。 除了上面代码中所做的扩充之外，任何人都可以提示如何从 ImageDataGenerator class 实现 appl ...

图像增强 - 类型错误：只有大小为 1 的数组可以转换为 Python 标量 - Image Augmentation - TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

我有一个包含 279 个图像的数据集，我希望执行批量大小为 4 的增强。以下是我编写的代码示例 在这种情况下我遇到了类型错误，我不确定我的代码中出现这个错误的原因，请告诉我这个问题的原因。 ...

如何在专辑 label 中调整数据集 label 的大小以使用 tensorflow image_dataset_from_directory ZC1C425268E687A945D - How resize dataset label in albumentations label to work with tensorflow image_dataset_from_directory function?

我正在运行以下代码： [https://pastebin.com/LK8tKZtN] 获得的错误如下： 文件“C:\Users\Admin\PycharmProjects\BugsClassfications\main2.py”，第 45 行，在 set_shapes * label.set_sh ...

ImageDataGenerator（Keras）中channel_shift_range和brightness_range之间的区别？ - Difference between channel_shift_range and brightness_range in ImageDataGenerator (Keras)?

有多个页面（如this和this ）展示了有关channel_shift_range在图像中的效果的示例。 乍一看，似乎图像只是应用了亮度变化。 这个问题有多个评论提到了这个观察。 那么，如果channel_shift_range和brightness_range做同样的事情，为什么它们都存在呢？ ...


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