Rethinking Data Augmentation: Self-Supervision and Self-Distillation Abstract 对进行了数据增强(翻转,裁剪等操作)的增强数据任然使用原始标签时,如果增强数据的分布与原始数据有较大的差距,就会降低网络的准确率。为了解决这个问题,作者提出了简单有效的方法:学习新样本的原始标签和自监督标签的联合分布。为了提高训练速...
Tensorflow实现图像数据增强(Data Augmentation) 在我们处理有关图像的任务,比如目标检测,分类,语义分割等等问题当中,我们常常需要对训练集当中的图片进行数据增强(data augmentation),这样会让训练集的样本增多,同时让神经网络模型的泛化能力更强。在进行图片的数据增强时,我们一般会对图像进行翻转,剪裁,灰度变化,对比度变...
map(data_augmentation, num_parallel_calls=4) # Augment data. 批量 您希望在流水线末尾做的最后一件事是生成一批准备发送到 GPU 进行训练的数据。 这可以通过批量方法简单地完成,并传入所需的批量大小: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 复制 train_dataset = train_dataset.batch(128) #...
再使用cifar10_input类的distorted_input函数产生训练需要使用的数据,包括特征及其对应的Label,这里返回的是已经封装好的tensor,每次执行都会生成一个batch-size的数量的样本。 需要注意的是我们对数据进行了Data Augmentation(数据增强)。 cifar10_input.distored_inputs函数,其中的数据增强操作包括随机的水平翻转(tf.imag...
这个data_augmentation可以当函数使用,也可以作为模型输入的第一层 比如下面 model = tf.keras.Sequential([ data_augmentation, tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255), tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras....
(2)对图片进行了翻转,随机剪切等数据增强,制造了更多样本,data augmentation (3)在每个卷积-最大池化层后面使用了LRN层,增强了模型的泛化能力 代码实现进阶版卷积神经网络 首先要下载Tensorflow Models库,以便使用其中提供CIFAR-10数据的类 git clone https://github.com/tensorflow/models.git ...
true data_augmentation_options { random_horizontal_flip { } } data_augmentation_options { ssd_random_crop { } } } train_input_reader: { tf_record_input_reader { input_path: "data/train.record" } label_map_path: "data/object-detection.pbtxt" } eval_config: { num_examples: 40 } eval...
For example:在 ./data/my_data/ 目录下生成 data.names 文件,每一行代表一个类别名称。例如: bird person bike ... The COCO dataset class names file is placed at./data/coco.names. (3) prior anchor file: Using the kmeans algorithm to get the prior anchors: 使用 kMeans 算法来选择 anchor ...
files may be provided: a model_pb2.DetectionModel configuration file to define what type of DetectionModel is being evaluated, an input_reader_pb2.InputReader file to specify what data the model is evaluating and an eval_pb2.EvalConfig file to configure evaluation parameters. Exampleusage...
return [data(filename, gb.get_group(x)) for filename, x in zip(gb.groups.keys(), gb.groups)] def create_tf_example(group, path): with tf.gfile.GFile(os.path.join(path, '{}'.format(group.filename)), 'rb') as fid: encoded_jpg = fid.read() ...