我们先来看看ImageDataGenerator的官方说明（https://keras.io/preprocessing/image/）:keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, samplewise_std_normalization=False, zca_whitening=False, zca_epsilon=1e-6, rotation_range=...
keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,samplewise_center=False,featurewise_std_normalization=False,samplewise_std_normalization=False,zca_whitening=False,zca_epsilon=1e-6,rotation_
我们先来看看ImageDataGenerator的官方说明(https://keras.io/preprocessing/image/): keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, samplewise_std_normalization=False, zca_whitening=False, zca_epsilon=1e-6, rotation_range=...
针对mnist的其它DataAugmentation结果可以看这个博客:Image Augmentation for Deep Learning With Keras,有修改意见的朋友欢迎留言。 图4 4. rotation range datagen = image.ImageDataGenerator(rotation_range=30) rotation range的作用是用户指定旋转角度范围,其参数只需指定一个整数即可,但并不是固定以这个角度进行旋转...
How to Configure Image Data Augmentation in Keras - Machine Learning Mastery 例子 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from keras.preprocessing import image import glob # 设置生成器参数 datagen = image.ImageDataGenerator(fill_mode='wrap', zoom_range=[4, 4])...
Keras Data augmentation(数据扩充) 在深度学习中,我们经常需要用到一些技巧(比如将图片进行旋转,翻转等)来进行data augmentation, 来减少过拟合。 在本文中,我们将主要介绍如何用深度学习框架keras来自动的进行data augmentation。 keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,...
Keras 有一个图像处理辅助工具的模块,位于keras.preprocessing.image。特别地,它包含 ImageDataGenerator 类,可以快速创建 Python 生成器,能够将硬盘上的图像文件自动转换 为预处理好的张量批量。下面我们将用到这个类。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from keras.preprocessing.image import Image...
keras的图像增强(Image Augmentation)API简单而强大keras提供了ImageDataGenerator类,用于定义图像数据准备和增强的配置。主要包括以下功能: 图像随机旋转(rotate) 图像随机偏移(shift) 图像随机推移错切(shear) 图像随机翻转(flip) Sample-wise图像像素标准化 Feature-wise图像像素标准化 ZCA白化转换 图像张量维度的重排序...
数据增强Data Augmentation 数据增强是一种通过减少过拟合的简单技术。在数据增强(data augmentation)中,假设我们处理的数据集有限,而深度学习需要更多的数据,那么我们可以通过数据增强来生成数据。 例如,如果我们有一张照片,使用Keras图像生成器(image generator)可以创建一张新照片。这一过程被称为数据增强,有助于减少...
图像增强(image augmentation)指通过剪切、旋转/反射/翻转变换、缩放变换、平移变换、尺度变换、对比度变换、噪声扰动、颜色变换等一种或多种组合数据增强变换的方式来增加数据集的大小。图像增强的意义是通过对训练图像做一系列随机改变,来产生相似但又不同的训练样本,从而扩大训练数据集的规模,而且随机改变训练样本可以...