本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/8db507ff/,欢迎阅读最新内容! keras data augmentation Guide code # import the necessary packages from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.preprocessing.image import img_to_array from keras.preprocess…

1.1 简介 深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果.在数据量有限的情况下,可以通过数据增强(Data Augmentation)来增加训练样本的多样性, 提高模型鲁棒性,避免过拟合. 在计算机视觉中,典型的数据增强方法有翻转(Flip),旋转(Rotat ),缩放(Scale),随机裁剪或补零(Random Crop or Pad),色彩抖动(Color jittering),加噪声(Noise) 笔者在跟进视频及图像中的人体姿态检测和关键点追踪(Human Pose Es…

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, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, sa…

在深度学习中,当数据量不够大时候,常常采用下面4中方法: 1. 人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation 2. Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过拟合的产生. 缺点是引入了一个需要手动调整的hyper-parameter. 详见 https://www.wikiwand.c…

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72861152 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/  官方文档:https://keras.io/  文档主要是以keras2.0. 训练.训练主要就”练“嘛,所以堆几个案例就知道怎么做了. . . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Ap…

Augmentor和imgaug--python图像数据增强库 Tags: ComputerVision Python 介绍两个图像增强库:Augmentor和imgaug,Augmentor使用比较简单,只有一些简单的操作. imgaug实现的功能更多,可以对keypoint, bounding box同步处理,比如你现在由一些标记好的数据,只有同时对原始图片和标记信息同步处理,才能有更多的标记数据进行训练.我在segmentation和detection任务经常使用imgaug这个库. Au…

报错问题: ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 5 from 1 for 'conv2d_1/convolution' (op: 'Conv2D') with input shapes: [?,1,28,28], [5,5,28,32]. 问题分析: 定位:x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],1, 28,28).astype('float32') 分析:input_s…

Keras 是一个高层神经网络API,Keras是由纯Python编写而成并基于TensorFlow,Theano以及CNTK后端.Keras为支持快速实验而生,能够将我们的idea迅速转换为结果.好了不吹了,下面继续学习Keras的一些用法,其中这篇博客包括了Keras如何指定显卡且限制显存用量,还有一些常见函数的用法及其问题,最后是使用Keras进行的练习. Keras如何指定显卡且限制显存用量 Keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存.若单核GPU也无所谓,若是服务器GP…

所属分类:Keras Keras后端 什么是"后端" Keras是一个模型级的库,提供了快速构建深度学习网络的模块.Keras并不处理如张量乘法.卷积等底层操作.这些操作依赖于某种特定的.优化良好的张量操作库.Keras依赖于处理张量的库就称为"后端引擎".Keras提供了三种后端引擎Theano/Tensorflow/CNTK,并将其函数统一封装,使得用户可以以同一个接口调用不同后端引擎的函数 Theano是一个开源的符号主义张量操作框架,由蒙特利尔大学LISA/…

数据扩充(Data augmentation) 大部分的计算机视觉任务使用很多的数据,所以数据扩充是经常使用的一种技巧来提高计算机视觉系统的表现.我认为计算机视觉是一个相当复杂的工作,你需要输入图像的像素值,然后弄清楚图片中有什么,似乎你需要学习一个复杂方程来做这件事. 在实践中,更多的数据对大多数计算机视觉任务都有所帮助,不像其他领域,有时候得到充足的数据,但是效果并不怎么样.但是,当下在计算机视觉方面,计算机视觉的主要问题是没有办法得到充足的数据. 对大多数机器学习应用,这不是问题,但是对计…