是否有内置的方式从TensorFlow / Keras中的文件加载数据增强配置？

问题描述

我正在寻找类似的东西

data_augmentation = tf.keras.load_and_parse_data_aug_from_config("my_data_aug.yaml")

然后我可以根据需要使用它，例如：

model = tf.keras.Sequential([
  data_augmentation,layers.Conv2D(...
])

基于Detectron2，我将数据扩充步骤保存在配置文件中，发现该过程更容易跟踪和记录实验。

解决方法

我没有找到在纯TensorFlow / Keras中执行此操作的方法，但是如果您使用的是albumentations，则可以这样做：

import albumentations as A
transform = A.Compose([
    A.RandomCrop(768,768),A.OneOf([
        A.RGBShift(),A.HueSaturationValue()
    ]),])
A.save(transform,'/tmp/transform.json')

然后像这样加载它：

loaded_transform = A.load('/tmp/transform.json')

有关更多详细信息，请参见this tutorial。