data-augmentation
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未生成数据扩充
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TypeError: slice indices must be integers or None or have an __index__ method (Albumentations/NumPy)
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使用 ImageDataGenerator 进行迁移学习时出现形状不兼容错误
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data augmentation error in python: TypeError: pic should be PIL Image or ndarray. Got <class 'torch.Tensor'>
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通过组合 Python 中的两个列表生成新值
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torchvision.transforms.RandomRotation 填充参数无效
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是否可以对图像应用 h.264 压缩？
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在图像数据集的几个不平衡 类 上进行平衡
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增强图像不会将原始数据存储在自己的 类 目录中，这些原始数据会显示在训练文件夹中
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图像数据增强
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我们如何使用带有张量流的蛋白化来获得正确的形状尺寸
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Keras 实验性 RandomFlip 和 RandomRotation 不适用于地图
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Tensorflow 中的文本数据增强
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在保留现有标签的同时进行数据扩充
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如何通过 keras.load_img 加载多张图片并为 CNN 模型数据扩充每张图片
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有没有办法检索随机 torchvision 变换中使用的特定参数？
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如何通过增强来平衡文件夹中的图像，使该文件夹中的图像数量等于其他文件夹中的图像数量？
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附加到列表时值重复
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如何将连续的行与它们之间不断增加的重叠结合起来（就像滚动 window）？
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使用 ImageDataGenerator 进行 Keras 数据增强（您的输入 运行 数据不足）