了解 Keras 的 ImageDataGenerator 中的“width_shift_range”和“height_shift_range”参数 class
Understanding `width_shift_range` and `height_shift_range` arguments in Keras's ImageDataGenerator class
ImageDataGenerator class 的 Keras 文档说—
width_shift_range: Float, 1-D array-like or int - float: fraction of total width, if < 1, or pixels if >= 1. - 1-D array-like: random elements from the array. - int: integer number of pixels from interval (-width_shift_range, +width_shift_range) - With width_shift_range=2 possible values are integers [-1, 0, +1], same as with width_shift_range=[-1, 0, +1], while with width_shift_range=1.0 possible values are floats in the interval [-1.0, +1.0).
height_shift_range: Float, 1-D array-like or int - float: fraction of total height, if < 1, or pixels if >= 1. - 1-D array-like: random elements from the array. - int: integer number of pixels from interval (-height_shift_range, +height_shift_range) - With height_shift_range=2 possible values are integers [-1, 0, +1], same as with height_shift_range=[-1, 0, +1], while with height_shift_range=1.0 possible values are floats in the interval [-1.0, +1.0).
我是 Keras 和机器学习的新手，我才刚刚开始学习。
我正在努力理解 Keras ImageDataGenerator class 的这两个参数的文档和使用，命名为 width_shift_range 和 height_shift_range。我已经搜索了很多，但除了官方之外找不到任何好的文档。这两个参数到底有什么作用？什么时候必须使用它们？
这个话题在这里似乎不太合适，但是由于互联网上没有任何讨论，我认为在这里进行讨论会很好。
如果有人能帮助我理解这些，我将不胜感激。非常感谢。
ImageDataGenerator class 使用的这两个参数用于在将图像输入网络之前对图像进行预处理。如果你想让你的模型更健壮，那么少量的数据是不够的。这就是数据扩充派上用场的地方。这用于生成随机数据。
width_shift_range: 它实际上将图像向左或向右移动（水平移动）。如果值为float and <=1，则取占总宽度的百分比作为范围。假设图像width is 100px。如果 width_shift_range = 1.0 则需要 -100% to +100% 表示 -100px to +100px。它将在此范围之间随机移动图像。随机选择正值会使图像向右移动，负值会使图像向左移动。我们也可以通过选择像素来做到这一点。
如果我们设置 width_shift_range = 100 会有同样的效果。更重要的是 integer value>=1 count pixel as range 和 float value<=1 count percentage of total width as range。以下图片适用于 width_shift_range = 1.0.
height_shift_range: 它的工作原理与 width_shift_range 相同，但垂直移动（向上或向下）。以下图片适用于 height_shift_range=0.2,fill_mode="constant"
fill_mode: 设置输入区域新移动像素的规则
## fill_mode: One of {"constant", "nearest", "reflect" or "wrap"}.
## Points outside the boundaries of the input are filled according to the given mode:
## "constant": kkkkkkkk|abcd|kkkkkkkk (cval=k)
## "nearest": aaaaaaaa|abcd|dddddddd
## "reflect": abcddcba|abcd|dcbaabcd
## "wrap": abcdabcd|abcd|abcdabcd
更多信息你可以查看这个blog
ImageDataGenerator class 的 Keras 文档说—
width_shift_range: Float, 1-D array-like or int - float: fraction of total width, if < 1, or pixels if >= 1. - 1-D array-like: random elements from the array. - int: integer number of pixels from interval
(-width_shift_range, +width_shift_range)- Withwidth_shift_range=2possible values are integers[-1, 0, +1], same as withwidth_shift_range=[-1, 0, +1], while withwidth_shift_range=1.0possible values are floats in the interval [-1.0, +1.0).
height_shift_range: Float, 1-D array-like or int - float: fraction of total height, if < 1, or pixels if >= 1. - 1-D array-like: random elements from the array. - int: integer number of pixels from interval
(-height_shift_range, +height_shift_range)- Withheight_shift_range=2possible values are integers[-1, 0, +1], same as withheight_shift_range=[-1, 0, +1], while withheight_shift_range=1.0possible values are floats in the interval [-1.0, +1.0).
我是 Keras 和机器学习的新手，我才刚刚开始学习。
我正在努力理解 Keras ImageDataGenerator class 的这两个参数的文档和使用，命名为 width_shift_range 和 height_shift_range。我已经搜索了很多，但除了官方之外找不到任何好的文档。这两个参数到底有什么作用？什么时候必须使用它们？
这个话题在这里似乎不太合适，但是由于互联网上没有任何讨论，我认为在这里进行讨论会很好。
如果有人能帮助我理解这些，我将不胜感激。非常感谢。
ImageDataGenerator class 使用的这两个参数用于在将图像输入网络之前对图像进行预处理。如果你想让你的模型更健壮，那么少量的数据是不够的。这就是数据扩充派上用场的地方。这用于生成随机数据。
width_shift_range: 它实际上将图像向左或向右移动（水平移动）。如果值为float and <=1，则取占总宽度的百分比作为范围。假设图像width is 100px。如果 width_shift_range = 1.0 则需要 -100% to +100% 表示 -100px to +100px。它将在此范围之间随机移动图像。随机选择正值会使图像向右移动，负值会使图像向左移动。我们也可以通过选择像素来做到这一点。
如果我们设置 width_shift_range = 100 会有同样的效果。更重要的是 integer value>=1 count pixel as range 和 float value<=1 count percentage of total width as range。以下图片适用于 width_shift_range = 1.0.
height_shift_range: 它的工作原理与 width_shift_range 相同，但垂直移动（向上或向下）。以下图片适用于 height_shift_range=0.2,fill_mode="constant"
fill_mode: 设置输入区域新移动像素的规则
## fill_mode: One of {"constant", "nearest", "reflect" or "wrap"}.
## Points outside the boundaries of the input are filled according to the given mode:
## "constant": kkkkkkkk|abcd|kkkkkkkk (cval=k)
## "nearest": aaaaaaaa|abcd|dddddddd
## "reflect": abcddcba|abcd|dcbaabcd
## "wrap": abcdabcd|abcd|abcdabcd
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