zoom_range
时间: 2023-09-07 21:13:24 浏览: 44
zoom_range 是指图像数据增强中的缩放范围。在图像数据增强过程中,可以对图像进行随机缩放操作,即随机调整图像的尺寸大小。zoom_range 参数用于控制缩放的范围,常用的取值为一个小数或一个浮点数。例如,zoom_range=0.2 表示图像可以在 80% 到 120% 的范围内进行随机缩放操作。这样可以增加数据集的多样性,提高模型的泛化能力。
相关问题
解释这段代码:datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=30, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True, fill_mode='nearest')
这段代码是使用Keras中的ImageDataGenerator函数来创建一个数据生成器。ImageDataGenerator是一个用于数据增强的类,它可以通过多种方式扩充训练集的大小来提高模型的泛化能力。具体来说,这段代码设置了以下参数:
- rotation_range:旋转角度范围,用于随机旋转图像。
- width_shift_range:宽度偏移范围,用于随机水平平移图像。
- height_shift_range:高度偏移范围,用于随机垂直平移图像。
- shear_range:剪切变换范围,用于随机剪切图像。
- zoom_range:缩放范围,用于随机缩放图像。
- horizontal_flip:水平翻转,用于随机翻转图像。
- fill_mode:填充模式,用于处理图像边缘的填充方式。
通过这些参数的组合,可以生成许多不同的图像变换,从而扩充训练集的大小,增加数据的多样性,提高模型的泛化能力。
featurewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, rotation_range=10, width_shift_range=0.1, height_shift_range=0.1, zoom_range=.1, horizontal_flip=True)
根据你提供的代码,这里使用了一个图像数据增强的配置。这个配置是用于数据增强的图像生成器的参数设置。
- `featurewise_center` 和 `featurewise_std_normalization` 控制是否对输入图像进行特征标准化。如果设置为 `True`,则会对每个输入图像减去整个数据集的均值,并除以整个数据集的标准差。这有助于将输入数据集的分布进行标准化。
- `rotation_range` 控制随机旋转的角度范围。在图像增强过程中,每个图像可以随机旋转一定角度范围内的角度。
- `width_shift_range` 和 `height_shift_range` 控制随机平移的范围(宽度和高度方向)。在图像增强过程中,每个图像可以随机水平和垂直平移一定的像素范围。
- `zoom_range` 控制随机缩放的范围。在图像增强过程中,每个图像可以随机缩放一定比例的范围。
- `horizontal_flip` 控制是否进行水平翻转。如果设置为 `True`,则每个图像以 50% 的概率被水平翻转。
通过配置这些参数,可以生成多样化的训练图像,增加训练数据的多样性,提高模型的泛化能力。这些参数可以根据具体的数据集和任务进行调整,以获得最佳的数据增强效果。