Question

我正在尝试同步转换图像和蒙版标签，但是随机增强被不同地应用于两个生成器（将两个图像都保存到目录时已得到证明）。

我尝试过

播种我的库堆栈中的所有生成器
禁用随机播放和多处理
确保图像和蒙版之间的增强选项相同

起作用的一件事是将批处理大小设置为1，但是随后我的训练表现受到了影响。

seed_val=0

data_gen_args = dict(
    rescale=1./255,
    horizontal_flip=True,
    validation_split=validation_split)

image_datagen = ImageDataGenerator(**data_gen_args)
mask_datagen = ImageDataGenerator(**data_gen_args)

image_generator = image_datagen.flow_from_directory(
    'data/x/train_images/',
    target_size=(224, 224),
    color_mode='rgb',
    class_mode=None,
    batch_size=batch_size,
    subset='training',
    save_to_dir='tmp/img/',
    seed=seed_val)

mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory(
    'data/x/train_annotations/',
    target_size=(224, 224),
    color_mode='grayscale',
    class_mode=None,
    batch_size=batch_size,
    subset='training',
    save_to_dir='tmp/mask/',
    seed=seed_val)

train_generator = zip((image_generator), (mask_generator))

Answer 1

尝试将shuffle设置为False来同时设置图像和遮罩

image_generator = image_datagen.flow_from_directory(
    'data/x/train_images/',
    target_size=(224, 224),
    shuffle = False,
    color_mode='rgb',
    class_mode=None,
    batch_size=batch_size,
    subset='training',
    save_to_dir='tmp/img/',
    seed=seed_val)

mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory(
    'data/x/train_annotations/',
    target_size=(224, 224),
    shuffle = False,
    color_mode='grayscale',
    class_mode=None,
    batch_size=batch_size,
    subset='training',
    save_to_dir='tmp/mask/',
    seed=seed_val)

Keras种子不会增强图像，也不会掩盖图像

1 个答案: