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python - numpyまたは他のライブラリを使用したpythonのリスト拡張
からリストを増やしたい
に
同様に n 回 (100 回や 500 回など) 拡張したい場合、どうすればよいですか? 通常のループではやりたくありませんが、numpy のようなライブラリを使用します。何か役に立ちますか？
どうもありがとう。
python - Pytorch を使用して拡張画像を表示する
これは、@ptrblck一部の画像のデータ増強のために Pytorch フォーラムで主に提供されているスニペットです。
タスクはセグメンテーションであるため、画像とそれに対応するマスクを拡張する必要があると思います。
どのように見えるかを知るために、変換後にいくつかの画像と対応するマスクを表示するにはどうすればよいのでしょうか?
スクリプトは次のとおりです。
現在、エラーが発生しています
path = os.fspath(path)
TypeError: タプルではなく、str、バイト、または os.PathLike オブジェクトが必要です
python - tfds.load() の後に TensorFlow 2.0 でデータ拡張を適用する方法
私はこのガイドに従っています。
tfds.load()メソッドを使用して、新しい TensorFlow データセットからデータセットをダウンロードする方法を示します。
次の手順は、map メソッドを使用して、データセット内の各項目に関数を適用する方法を示しています。
次に、使用できる要素にアクセスします。
また
ただし、このガイドでは、データ拡張については何も言及していません。Keras の ImageDataGenerator クラスと同様のリアルタイム データ拡張を使用したいと考えています。私は使用してみました：
およびその他の同様の拡張機能format_example()がありますが、リアルタイムの拡張を実行していて、データセット内の元の画像を置き換えていないことを確認するにはどうすればよいですか?
batch_size=-1に渡してから使用することで、完全なデータセットを Numpy 配列に変換できtfds.load()ますtfds.as_numpy()が、それは必要のないメモリ内のすべての画像をロードします。train = train.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)次のトレーニング ループに十分なデータをロードするために使用できるはずです。
deep-learning - 交差検証におけるデータ拡張
オブジェクト分類タスクでのデータ拡張はトレーニング セットに対してのみ行う必要があることを正しく理解していますか?
もしそうなら、拡張データを使用して 10 分割交差検証をどのように実装しますか? テスト フォールドが変更されるたびに (つまり 10 回) 拡張データが作成されますか?
おまけの質問: Tensorflow でこれを行う方法を示すリソースを教えてもらえますか?