Tensorflow 2中数据增强的使用

问题描述

我正在尝试使用六月发布的新TensorFlow对象检测API。但是我在使用他们提供的数据扩充工具时遇到了一些困难。这是因为它们从TensorFlow导入contrib.image，而TensorFlow仅存在于TF 1.x中。因此，我的问题是：“任何人都知道如何在TF 2.x中使用此数据增强工具吗？”。

最诚挚的问候。

解决方法

您可以在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中执行数据增强。

tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator

imagedatagenerator的示例代码段

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()