幸运的是，Picasso提供了.tag()函数，用来实现这些需求。
image_size = (180, 180) batch_size = 32 train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( "PetImages", validation_split=0.2, subset="training", seed=1337, image_size=image_size, batch_size=batch_size, ) val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( "PetIm...
我在用tensorflow2实现psenet算法的时候,gt.txt文件会被处理成N个example字段,当然这些字段有一个是imagedata的数据,然后会将imagedata输入到网络中,前向运算得到(Batch, 512, 512, 4)的数据,也就是preds。但是我的loss计算需要用到preds的数据,同时还需要example里面其他字段的数据,比如原始检测框点的坐标,training...