我一直在使用 imgaug 手动滚动增强器,因为我真的很喜欢 options that are not available in the tf object detection api .例如,我使用运动模糊是因为我的很多数据都有快速移动的模糊对象。
如何最好地将我的增强序列与 api 集成以进行即时训练?
例如,假设我有一个增强器:
aug = iaa.SomeOf((0, 2),
[iaa.Fliplr(0.5), iaa.Flipud(0.5), iaa.Affine(rotate=(-10, 10))])
有什么方法可以配置对象检测 api 来处理这个问题吗?我目前正在做的是使用
imgaug
生成(增强)训练数据,然后创建 tfrecord
来自此增强管道每次迭代的文件。这是非常低效的,因为我在训练期间将大量数据保存到磁盘而不是即时运行增强。
最佳答案
有人为此做了一个 repo :
https://github.com/JinLuckyboy/TensorFlowObjectDetectionAPI-with-imgaug
抱歉,这不是代码答案,我还没有真正研究过它,所以我不会将此标记为正式回答。如果我有机会测试它,我会让人们知道。
关于Tensorflow 对象检测 API : how to use imgaug for augmentation?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57927764/