tensorflow - 数据增强：keras ImageDataGenerator 与手动加载和增强

Question

我正在 Tensorflow 中训练一个模型，我想实现一个有效的在线数据增强，我希望它工作得足够快，这样它就不会成为训练的瓶颈（这样数据就可以更快地输入 GPU比模型在 GPU 上的前后循环）。然而，我以前有过 Keras 的经验，它ImageDataGenerator似乎工作得很好。所以我的问题是：

我应该改用 Keras 吗，仅仅因为它ImageDataGenerator？它是否比我使用 OpenCV 可能实现的更快（考虑到 Keras 缺少一些我可能需要的功能，但我不确定我是否真的需要它们）？

或者，如果您不能肯定回答，请分享您的数据增强优化经验。如果您曾经对类似的东西进行过基准测试（比较速度性能），请也分享一下。任何帮助表示赞赏。提前致谢。

PS：数据是从硬盘加载的。

标签： tensorflowmachine-learningkerasdeep-learningcomputer-vision

Answer 1

只是发布这个以防有人发现这有帮助。

我建议看看imgaug。您可以使用 pip 安装它：

pip install imgaug

根据我的经验，它有很多增强选项，而且速度非常快，但我不知道它是否符合您的需要。你可能想检查一下。

这里有些例子：