ReadConfig(try_autocache=False) ) Let's resize the dataset splits to the same size. The target size is identical to the project in chapter 3. # Dataset image size IMG_SIZE = 264 def resize_image(image, label): image image.resize(image, [IMG_SIZE, IMG_SIZE]) image = tf.cast(image, tf.uint8) return image, label train_ds = train_ds.map(resize_image) val_ds = val_ds.map(resize_image) test_ds = test_ds.map(resize_image)

asarray(bytearray(request.read()), dtype=np.uint8) img = cv2.imdecode(img_array, cv2.IMREAD_COLOR) img = cv2.resize(img, (IMG_SIZE, IMG_SIZE), cv2.INTER_AREA) return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB).astype(int) val_ds = make_dataset('oxford_flowers102') The dataset contains variable sized samples. Go ahead and resize them to 264x264 size. This is a required step because our model expects fixed-sized images. import def resize_image(image, label): image = tf.image.resize(image, [IMG_SIZE, IMG_SIZE]) image = tf.cast(image, tf.uint8) return image, label train_ds = train_ds.map(dsitem_to_tuple).map(resize_image)

Layer v.s. Baseline Analysis 54 Output (baseline) ????????????????????????→0 BW Resize Backward warping + Resize (baseline) Ablation Study: SPMC Layer v.s. Baseline Analysis 55 Output (SPMC) [Nah et al, 2017] Remaining Challenges 83 Output conv conv input coarse stage fine stage resize up Merits in Coarse-to-fine Strategy Each scale solve the same problem Solver and parameters at

available through the tensorflow_datasets package. We apply the standard preprocessing routines to resize and normalize the images. import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds from tensorflow preprocess(item): image, mask = item['image'], item['segmentation_mask'] # Resize image and mask to IMG_SIZE image = tf.image.resize(image, [IMG_SIZE, IMG_SIZE]) 30 Parkhi, Omkar M., et al. "Cats and dogs dogs." 2012 IEEE conference on computer vision and pattern recognition. IEEE, 2012. mask = tf.image.resize(mask, [IMG_SIZE, IMG_SIZE]) # Normalize the image and realign the mask. image = tf.cast(image,

过拟合 16 图 9.29 不同大小的原图缩放到固定大小 TensorFlow 中提供了常用图片的处理函数，位于 tf.image 子模块中。通过 tf.image.resize 函数可以实现图片的缩放功能，我们将数据增强一般实现在预处理函数 preprocess 中，将图片从文件系统读取进来后，即可进行图片数据增强操作。例如： def preprocess(x,y): image.decode_jpeg(x, channels=3) # RGBA # 图片缩放到 244x244 大小，这个大小根据网络设定自行调整 x = tf.image.resize(x, [244, 244]) 9.7.1 旋转 旋转图片是非常常见的图片数据增强方式，通过将原图进行一定角度的旋转运算，可 以获得不同角度的新图片，这些图片的标签信息维持不变，如图 略大于网络输入尺寸的大小，再裁 剪到合适大小。例如网络的输入大小为224 × 224，那么可以先通过 resize 函数将图片缩放 到244 × 244大小，再随机裁剪到224 × 224大小。代码实现如下： # 图片先缩放到稍大尺寸 x = tf.image.resize(x, [244, 244]) # 再随机裁剪到合适尺寸 x = tf.image.random_crop(x

重新排列张量的轴。 参数 • x: 张量或变量。 • pattern: 维度索引的元组，例如 (0, 2, 1)。 返回 一个张量。 resize_images 后端 BACKEND 203 keras.backend.resize_images(x, height_factor, width_factor, data_format) 调整 4D 张量中包含的图像的大小。 参数 一个张量。 异常 • ValueError: 如果 data_format 既不是 "channels_last" 也不是 "channels_first"。 resize_volumes keras.backend.resize_volumes(x, depth_factor, height_factor, width_factor, data_format) 调整 5D 张量中包含的体积。 是进行多进程处理的更安全的方法。这种结构保证网络在每个时期每个样本只训 练一次，这与生成器不同。 例子 from skimage.io import imread from skimage.transform import resize import numpy as np import math # 这里，`x_set` 是图像的路径列表 # 以及 `y_set` 是对应的类别 class CIFAR10Sequence(Sequence):

和验证集的数据迭代器。此外，这个函数还接受一个可选参数resize，用来将图像大小调整为另一种形状。 def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None): #@save """下载Fashion-MNIST数据集，然后将其加载到内存中""" trans = [transforms.ToTensor()] if resize: trans.insert(0 insert(0, transforms.Resize(resize)) trans = transforms.Compose(trans) mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST( root="../data", train=True, transform=trans, download=True) mnist_test = torchvision num_workers=get_dataloader_workers())) 下面，我们通过指定resize参数来测试load_data_fashion_mnist函数的图像大小调整功能。 train_iter, test_iter = load_data_fashion_mnist(32, resize=64) for X, y in train_iter: print(X.shape, X

Inherit from torch.utils.data.Dataset ▪ __len__ ▪ __getitem__ Custom Dataset Preprocessing ▪ Image Resize ▪ 224x224 for ResNet18 ▪ Data Argumentation ▪ Rotate ▪ Crop ▪ Normalize ▪ Mean, std ▪ ToTensor

al/random_gamma ����� string_to_hash_bucket/reduce_join/substr/encode_base64 ������ encode_png/resize_images/rot90/hsv_to_rgb/adjust_gamma TensorFlow ����� TensorFlow �������������������������� T