Keras ImageDataGenerator 返回具有意外失真的圖像

Question

我正在試驗 Keras 的ImageDataGenerator()以便在訓練 CNN 模型之前擴充我的圖像數據集。

我使用的基本生成器對象是：

datagen = ImageDataGenerator(rotation_range = 30,
                            width_shift_range = 0.2,
                            height_shift_range = 0.2,
                            horizontal_flip = True)

然后我生成一些增強數據：

batch_1 = datagen.flow(image_batch, y = labels, 
                       batch_size = len(image_batch),
                       seed = 173)

當我試圖查看那個batch_1對象時，我發現了這樣的圖片：

如您所見，有一些我無法解釋的平行彩色線條。 沒有關於ImageDataGenerator()的在線教程顯示此類失真。 如果輸入這些圖像，CNN 是否得到正確訓練？

Answer 1

快速搜索告訴我，這可能是因為您將 rotation_range 設置為 30°，然后 ImageDataGenerator 會用圖像邊框的延續填充框架和圖像之間的空白區域。

將角度設置為 90° 的倍數可能是一個解決方案，或者您可以簡單地使用白色邊框。

Answer 2

我在使用 ImageDataGenerator 時遇到了同樣的問題。 它不是由於 rotation_range 而發生的，它實際上發生在我們使用 width_shift_range 和 height_shift_range 時。 我們可以使用不同的 fill_mode 來處理。 我將 fill_mode 更改為“反映”，因為我的數據集包含葉子。

train_iter = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255,validation_split = 0.2,
                                 preprocessing_function = tf.keras.applications.efficientnet.preprocess_input,
                                 rotation_range = 40,
                                 zoom_range = 0.10,
                                 cval = 0.,
                                 width_shift_range=0.2,
                                 height_shift_range=0.2,
                                 shear_range = 0.2,
                                 horizontal_flip = True,
                                 vertical_flip = True,
                                 fill_mode = 'reflect')