Dataset之图片数据增强：基于TF实现图片数据增强(原始的训练图片reshaped_image→数据增强→distorted

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上一篇我们介绍了字符验证码在诞生之初面对图像识别算法时的情况,使用这种算法识别字符验证码的方式鲁棒性比较差,有可能验证码添加一种新的干扰或者底噪,识别算法就要进行大幅调整和更新,而且每次更新都需要手工 ...

tensorflow中的数据集类Dataset有一个shuffle方法,用来打乱数据集中数据顺序,训练时非常常用.其中shuffle方法有一个参数buffer_size,非常令人费解,文档的解释如下: ...

DL之pix2pix:基于TF利用pix2pix模型对food_resized数据集实现Auto Color自动上色技术训练 food_resized数据集展示 food_resized数据集包含两 ...

DL之RNN:基于TF利用RNN算法实现~机器为你写诗~.测试过程全记录输出结果 1.test01 <unk><unk>风下,天上不相逢. 一人不得别,不得不可寻. 何事无时 ...

TF:基于CNN(2+1)实现MNIST手写数字图片识别准确率提高到99% 导读与Softmax回归模型相比,使用两层卷积的神经网络模型借助了卷积的威力,准确率高非常大的提升. 输出结果 Extra ...

TF:利用TF读取数据操作,将CIFAR-10 数据集中的训练图片读取出来,并保存为.jpg 格式输出结果核心代码 def inputs_origin(data_dir): filenames = ...

TF之DCGAN:基于TF利用DCGAN测试MNIST数据集并进行生成测试结果 train_00_0099 train_00_0799 train_00_0899 train_01_0506 tra ...

TF之DCGAN:基于TF利用DCGAN测试自己的数据集并进行生成过程全记录训练的数据集部分图片以从网上收集了许多日式动画为例输出结果1.默认参数输出结果train_00_0099 train_00 ...

TF之pix2pix之dataset:基于TF利用自己的数据集训练pix2pix模型之DIY自己的数据集转换图像并合并 1.A 类图像将挖去中心像素后得到B 类图像 2.生成并列图像样本的全过程

DL之LSTM之UvP:基于TF利用LSTM基于DIY时间训练1200个数据预测后200个数据状态输出结果设计思路训练记录全过程 INFO:tensorflow:loss = 0.496935, ...

DL之LSTM之MvP:基于TF利用LSTM基于DIY时间训练csv文件数据预测后100个数据(多值预测)状态数据集csv文件内容输出结果设计思路训练记录全过程 2018-10-17 14:3 ...

Dataset之图片数据增强：基于TF实现图片数据增强(原始的训练图片reshaped_image→数据增强→distorted_image(训练时直接使用）)