Tensorflow 2 中数据增强的使用

Question

我正在尝试使用 6 月发布的新 TensorFlow 对象检测 API。但是我在使用他们提供的数据增强工具时遇到了一些困难。这是因为他们从 TensorFlow 导入了一个 contrib.image，它只存在于 TF 1.x 中。所以，我的问题是：“任何人都知道如何在 TF 2.x 中使用这个数据增强工具？”。

最好的问候。

Answer 1

您可以在此处的 TensorFlow 网站https://www.tensorflow.org/tutorials/images/data_augmentation 上找到使用 TF 2.x 的数据增强教程。

您还可以使用 ImageDataGenerator 库在 Tf 2.x 中执行数据扩充。

tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator

imagedatagenerator的示例代码sn-p

import tensorflow as tf
image = tf.keras.preprocessing.image.load_img('flower.jpeg')

image_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rotation_range=40,
                                                         width_shift_range=0.2,
                                                          height_shift_range=0.2,
                                                          rescale=1./255,
                                                          shear_range=0.2,
                                                          zoom_range=0.2,
                                                          horizontal_flip=True,
                                                          fill_mode='nearest')
#convert image to array
im_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
img = im_array.reshape((1,) + im_array.shape)

#Generate the images
count = 0
for batch in image_datagen.flow(img, batch_size=1, save_to_dir ='image_gen' , save_prefix='flower', save_format='jpeg'):
  count +=1
  if count==5:
    break
#Input image
    import matplotlib.pylab as plt
    image = plt.imread('flower.jpeg')
    plt.imshow(image)
    plt.show()

#After augmentation
import matplotlib.pylab as plt
image = plt.imread('image_gen/flower_0_1167.jpeg')
plt.imshow(image)
plt.show()