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(Keras) pix2pix Image data generator (augmentation) 방법IT 지식 창고 2020. 7. 27. 14:23
Example of transforming images and masks together. # we create two instances with the same arguments data_gen_args = dict(featurewise_center=True, featurewise_std_normalization=True, rotation_range=90, width_shift_range=0.1, height_shift_range=0.1, zoom_range=0.2) image_datagen = ImageDataGenerator(**data_gen_args) mask_datagen = ImageDataGenerator(**data_gen_args) # Provide the same seed and ke..
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(Python) 0, 1, 10, 11 ... 처럼 정렬 될 때IT 지식 창고 2020. 7. 14. 18:17
0, 1, 10, 11 ... 처럼 정렬이 되는 경우는 각 숫자를 문자로 인식한경우 저렇게 정렬이 됩니다. 그래서 보통 string 숫자를 int 숫자로 바꿔서 해결하는 경우가 있고, 그렇지 못한 경우에는 숫자를 0001, 0002, 0003 ... 0010으로 설정을 합니다. 그러면 원하는 순서대로 정렬이 가능합니다. 보통 후자와 같은 경우는 아마 한 폴더안에 여러 데이터파일을 정렬하고 싶은 경우 후처리 하기 보다는 아예 파일 이름을 처음에 저장할 때 위와 같은 방식으로 저장하는게 낫습니다.
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(Keras) flow_from_directory의 batch_size 의미IT 지식 창고 2020. 7. 14. 18:15
Keras.preprocessing.img.ImageDataGenerator에 flow_from_directory 메소드 옵션에 batch_size가 있습니다. batch_size는 한번 flow_from_directory가 실행 될 때 생성할 이미지 수입니다. 즉, 100개의 데이터가 있을때 batch_size가 1이면 flow_from_directory를 100번실행해야 가지고 있는 100개의 데이터를 불러낼수가 있습니다.
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(Keras) Augmentation은 ImageDataGenrator로 하자IT 지식 창고 2020. 7. 13. 18:47
부족한 이미지는 Augmentation 기술을 사용하며, Keras의 ImageDataGenrator로 쉽게 가능하다 https://tykimos.github.io/2017/06/10/CNN_Data_Augmentation/ 컨볼루션 신경망 모델을 위한 데이터 부풀리기 본 강좌에서는 컨볼루션 신경망 모델의 성능을 높이기 위한 방법 중 하나인 데이터 부풀리기에 대해서 알아보겠습니다. 훈련셋이 부족하거나 훈련셋이 시험셋의 특성을 충분히 반영하지 못할 � tykimos.github.io
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