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python - Keras画像増強:「エポックごとのステップ」パラメータを選択し、トレーニング中に特定の増強を含める方法は?
Keras を使用して画像分類 CNN をトレーニングしています。このImageDataGenerator関数を使用して、トレーニング イメージにランダムな変換 (回転、剪断、ズームなど) を適用します。私の理解では、これらの変換は、モデルに渡される前に各画像にランダムに適用されます。
しかし、私には明確でないことがいくつかあります。
1) トレーニング中に画像の特定の回転 (90°、180°、270° など) がすべて含まれていることを確認するにはどうすればよいですか。
2) のsteps_per_epochパラメーターはmodel.fit_generator、メソッドで定義されたバッチ サイズで割ったデータセットの一意のサンプル数に設定する必要がありますflow_from_directory。上記の画像拡張方法を使用すると、トレーニング画像の数が増えるため、これはまだ適用されますか?
ありがとう、マリオ
keras - ケラスの事前訓練されたモデルに基づく予測/恐怖抽出は pre_processing_input に依存しますか
Keras アプリケーションには、重みが保存された事前トレーニング済みのモデルがあります。これらの重みは、トレーニングに使用した画像の「preprocessing_input」の性質とは無関係です。バックエンドとモードに応じて特徴抽出のために一連の画像を送信すると、imagenet_utils は preprocessing_input を実行し、処理される iamge 配列は、-1 から 1 の間でスケーリングされたピクセル、またはImageNet データセットに対してゼロ中心の各カラー チャネルになります。https://keras.io/applications/で「VGG16 を使用して機能を抽出する」と概説されているプロセスに従った場合、予測/機能抽出は異なる結果になりませんか???