转换成tfrecords格式之后,图片和标签不拟合,请教各位大神怎么回事儿啊, [问题点数:50分]

Bbs1
本版专家分:0
结帖率 0%
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs9
本版专家分:66129
Blank
红花 2014年5月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
2014年4月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
2014年3月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
2014年1月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
2013年12月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
2013年3月 Windows专区大版内专家分月排行榜第一
2010年7月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
2010年3月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
2007年6月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
2007年5月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
2006年8月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
2006年5月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
2005年7月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
2003年4月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
Blank
黄花 2016年3月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
2014年10月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
2013年7月 Windows专区大版内专家分月排行榜第二
2013年5月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
2013年4月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
2012年11月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
2012年6月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
2011年11月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
2011年9月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
2010年6月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
2007年4月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
2006年12月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
2006年11月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
2005年6月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
2003年5月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
2003年3月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
Blank
蓝花 2013年11月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第三
2013年8月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第三
2012年12月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第三
2012年9月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第三
2012年8月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第三
2012年5月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第三
2011年12月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第三
2010年12月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第三
2010年9月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第三
Bbs7
本版专家分:26987
Blank
红花 2019年2月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
2019年1月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
2018年8月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
2018年7月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
2018年4月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
2018年3月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
Blank
黄花 2016年11月 Delphi大版内专家分月排行榜第二
Blank
蓝花 2011年10月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第三
2010年8月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第三
2007年5月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第三
Bbs1
本版专家分:0
[TFRecord格式数据]利用TFRecords存储与读取带标签图片
利用TFRecords存储与读取带<em>标签</em>的<em>图片</em>觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow MeTFRecords其实是一种二进制文件,虽然它不如其他<em>格式</em>好理解,但是它能更好的利用内存,更方便复制和移动,并且不需要单独的<em>标签</em>文件TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)(协议内存块包含了字段 Features)。我们可以写一段代码获取
图片与TFRecord 数据格式的相互转换(一)
一、实现<em>图片</em>向TFRecord的转换(1)假设文件夹G:\Exercise\Python\tfrecord中有两张<em>图片</em>,分别为:0.jpg, 1.jpg,如下图所示:(2)新建命名为:”image_information.txt_bak“的文件夹,其中内容为:它存取了<em>图片</em>所在的文件夹信息,以及每张<em>图片</em>的label(3)并新建命名为“Img2Tfrecord.py”的python文件,用于编程实现j...
图像与TFRecord格式相互转换
最近用到图像转成TFRecord<em>格式</em>,记录一下: 代码如下: import os import tensorflow as tf tfrecordfilename = ('traindata.<em>tfrecords</em>-%.3d'% recordfilenum) writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filepath+tfrecordfilename) #file...
将原始图片转换成TFRecord文件
# -*-coding = utf-8 -*-from __future__ import absolute_import,division,print_functionimport numpy as np import tensorflow as tf import time from os import walk from os.path import join from scipy.misc
深度学习tensorflow实战笔记(2)图像转换成tfrecords和读取
     上一篇博客介绍了如何把自己的一般数据放进去txt文件并读取训练全连接神经网络(多层感知机),但是如何把自己的图像数据投入到神经网络中做训练呢,当然,可以把图像写入到txt文件中,然后做reshape,这种方法效率太低,操作复杂,并且内存占用率太高。所以本篇博客介绍如何把自己的图像数据转成tensorflow平台标注的<em>tfrecords</em><em>格式</em>,并读取<em>tfrecords</em>数据。下一篇博客介绍如何...
生成tfrecord格式的数据后,打印出来发现有的图片标签拟合 怎么回事啊!!!
-
[TFRecord格式数据]基本介绍
标准TensorFlow<em>格式</em> TFRecords觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow MeTFRecords可以允许你讲任意的数据转换为TensorFlow所支持的<em>格式</em>, 这种方法可以使TensorFlow的数据集更容易与网络应用架构相匹配。这种建议的方法就是使用TFRecords文件,TFRecords文件包含了[tf.train.Example 协议内存块(protocol buff
图片与TFRecord 数据格式的相互转换(二)
一、实现TFRecord向<em>图片</em>jpg<em>格式</em>的转换        假设经过前一篇博文的流程,在&quot;G:/Exercise/Python/tfrecord/data&quot;文件夹中得到了data.<em>tfrecords</em>这一TFRecord<em>格式</em>的文件。怎样将它还原为jpg<em>图片</em><em>格式</em>的两张<em>图片</em>呢?       (1)新建命名为“Tfrecord2Img.py”的python文件,用于编程实现TFRecord<em>格式</em>向jpeg...
TFRecords的创建和读取——自定义图片数据的制作
TFRecords文件的创建和读取 首先是文件结构,这是我的文件结构,大家可以自定义文件位置,但是结构应该如下:首先是主文件夹tensorflow_application/jpg,该文件夹下有两个次文件夹001和002,001文件夹的下面是一类<em>图片</em>;002文件夹的下面是另一类<em>图片</em>。本文以文件夹的名称作为每一类<em>图片</em>的名称,这在图像识别的图像预处理中是比较常用的,比较方便。 由于这不是专门的代码编...
将训练图片转换成tfrecord格式
转载至:将训练<em>图片</em><em>转换成</em>tfrecord<em>格式</em> - caibobit的个人空间  https://my.oschina.net/caibobit/blog/1605196
读取图片,并生成tfrecords文件
通过pillow的image直接读取图像,并用numpy转化图像为numpy数组,保存到<em>tfrecords</em>文件中,方便快速
python小工具--tfrecords文件的制作工具
最近一直在捣弄TensorFlow,其中有关数据的读取有很多种方式。因为嫌麻烦,自己就把读取的方式统一为用TensorFlow自己的数据<em>格式</em>也就是<em>tfrecords</em>的<em>格式</em>,所以我自己弄写了个将数据和<em>标签</em>转化为<em>tfrecords</em><em>格式</em>的python程序。""" tfrecord文件的生成程序,能实现将分好类的图像数据 打乱写入<em>tfrecords</em>类型文件中,并自动将数据集分成测试数据 和训练数据 @au
自己标注的TFrecord数据集
基于tensorflow的目标检测fine-tuning(使用自己标注的图像)https://blog.csdn.net/qq_33304197/article/details/81877952
tensorflow读取SVHN数据集转为TFrecords格式
       这里默认将python脚本文件和svhn数据集放在同一目录下,FLAGS.directory参数可以指定数据集的目录,由于svhn没有validation数据集,因此将train分割一部分出来作为validation。 注释:num_sample_size默认为10000,训练的样本数可以自己设,这里我设置20000,前15000作为训练,后5000作为验证   import...
tensorflow object detection api 制作数据集(png图片转为tfrecord)
制作数据集主要过程请参考:https://blog.csdn.net/honk2012/article/details/79099651https://blog.csdn.net/w5688414/article/details/78970874https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3...
Voc2007数据集转化成Tfrecords的详细步骤
数据集下载链接http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/ 下载训练集 然后解压 下载代码https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 将这个文件解压 然后修改 修改内容为: 此时运行可能会报错 with tf.python_io.TFRecordWriter(tf_fil...
OpenCV代码提取:transpose函数的实现
OpenCV代码提取:transpose函数的实现
Tensorflow将图片集制作为tfrecord格式数据
以上代码将各个文件夹中的<em>图片</em>和<em>标签</em>制作为tfrecord<em>格式</em>数据集,使用了PIL打开<em>图片</em>import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np cwd = 'D:/python学习/神经网络动物分类/train/' classes = [...
TFRecords文件实现不定长图片标签的存储和读取感悟(1)(附完整代码)
最近一段时间接触到用tfrecord储存数据和读取,期间踩了数之不尽的坑,在消bug的路上艰难行走,所以在这里记录下我所遇见过的各种坑,望共勉。  TFRecord是谷歌推荐的一种二进制文件<em>格式</em>,理论上它可以保存任何<em>格式</em>的信息。使用tfrecord时,实际上是先读取原生数据,然后<em>转换成</em>tfrecord<em>格式</em>,在存储在硬盘上。以后使用数据时,就可以从tfrecord文件 解码读出。 TFRecor...
tfrecords 格式数据集 的one hot 问题
<em>tfrecords</em><em>格式</em>本身没有one hot ,而mnist数据集打开的时候就有选项,很方便。笔者参考网上的资料,摸索了下,箭如下代码:def read_and_decode(filename): # 创建文件队列,不限读取的数量 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) # create a r...
tensorflow 的输入图片转tfrecord格式
直接上代码:保证可以运行。# -*- coding: utf-8 -*-import os import tensorflow as tf from PIL import Image  #saved <em>图片</em>路径,事先准备好的<em>图片</em>路径cwd = './'#will save文件路径,你的tfrecord文件做好后,将会保存的路径filepath = './'#指定每个tfrecord存放<em>图片</em>个数bes...
Tensorflow实例2:将图像和标签数据(*.csv)转化成tfrecords文件,以便后续直接读取tfrecords文件进行图片验证码识别训练
由于多张图像和<em>标签</em>值不在一起,现在此方法是把captcha_dir = &quot;../data/GenPics/&quot;此路径下的<em>图片</em>与此路径下的.csv文件合并起来,通过writer = tf.python_io.TFRecordWriter(path=&quot;./data/captcha.<em>tfrecords</em>&quot;)将数据以<em>tfrecords</em><em>格式</em>写入到本地中,为了以后进行验证码<em>图片</em>训练做好准备。 具体操作步骤如下: ...
Tensorflow学习笔记:CNN篇(10)——Finetuning,猫狗大战,VGGNet的重新针对训练
Tensorflow学习笔记:CNN篇(10)——Finetuning,猫狗大战,VGGNet的重新针对训练 前序 — 在前面的例子中,对使用已在ImageNet上训练好的VGGNet模型进行图像预测已经获得了成功,但是对于使用Tensorflow进行<em>图片</em>预测的人员来说,不是泛化的使用VGGNet在本身模型参数所带的1000个类别中判断所属或者近似的类别,而是对其更进一步的需求专精一项...
TensorFlow——训练自己的数据(一)数据处理
参考:Tensorflow教程-猫狗大战数据集 贴一张自己画的思维导图 数据集准备 kaggle猫狗大战数据集(训练),微软的不需要翻墙 12500张cat 12500张dog 生成<em>图片</em>路径和<em>标签</em>的List step1:获取D:/Study/Python/Projects/Cats_vs_Dogs/data/Cat下所有的猫图路径名,存放到cats中,同时贴上<em>标签</em>0,存放到labe
Tensorflow数据输入
https://blog.csdn.net/qq_34106574/article/details/80691162 python_数据输入 1,在机器学习中对数据的读入,预处理,清洗十分重要,这部分我们就从如何用python读入数据开始   (1) 首先我们先来对python的一些数据类型进行一个回顾,暂时就list与numpy做简要介绍 我们先看下面的结果:两个类型还是有区别的,可以...
利用tensorflow训练自己的图片数据(2)——输入图片处理
一. 说明 在上一博客,利用tensorflow训练自己的<em>图片</em>数据(1)中,我们已经得到了后续训练需要的<em>图片</em>的指定shape大小;接下来我们需要做的就是对指定大小的生成<em>图片</em>进行sample与label分类制作,获得神经网络输入的get_files文件,同时为了方便网络的训练,输入数据进行batch处理。 二. 编程实现 import os import math import numpy a
python扩大训练集样本数量-图片转换、改变尺寸
训练模型的好坏有时候要跟样本数量有极大关系,通常每类样本需要几千上万张照片,而样本的采集通常并不容易,在获取少量样本时,可以采用以下方法来快速扩大样本,同时又不会造成训练的失真。已经经过验证,效果不错,希望对大家有帮助from PIL import Image import os import os.path rootdir = &quot;D:\\字母图库\\F\\&quot; # 指明被遍历的文件夹 fir...
将自己的数据集制作成TFRecord格式
在使用TensorFlow训练神经网络时,首先面临的问题是:网络的输入 此篇文章,教大家将自己的数据集制作成TFRecord<em>格式</em>,feed进网络,除了TFRecord<em>格式</em>,TensorFlow也支持其他格 式的数据,此处就不再介绍了。建议大家使用TFRecord<em>格式</em>,在后面可以通过api进行多线程的读取文件队列。
使用TFRecord进行图片格式转换以及搭建神经网络实验全过程,使用Tensorflow训练自己的数据集
最近一个大作业需要进行图像处理可是网上的资源太分散,于是想整合网上资源,形成一个系统: 主要包括 <em>图片</em>预处理 <em>图片</em>转TFrecord<em>格式</em> TFrecord<em>格式</em>转<em>图片</em>查看 简单神经网络搭建 TFrecord<em>格式</em>在神经网络中的读取 batch方法提取数据 神经网络性能评价 总结 1.<em>图片</em>预处理 主要是车牌分类,将每一类数据按照不同文件夹进行保存。每张<em>图片</em><em>格式</em>大概是180*60. ...
python将原始jpg图片数据转换成tfrecords文件送入神经网络训练
用tensorflow框架进行模型训练的时候,有部分需要将原数据的jpg<em>格式</em>的<em>图片</em>转化成<em>tfrecords</em><em>格式</em>才能喂给模型进行训练。所以写了这个代码。
tensorflow 的tfrecord格式转为图片
具体来说,我认为数据增强肯定是要把tfrecord转为<em>图片</em>,才能增强嘛。tfrecord<em>格式</em>读取更快,比<em>图片</em>读取。当然有人说我就是喜欢拿原来<em>图片</em>直接数据增强,额,简单直接,能达到目的也行。再一个上篇我实现了image--&amp;gt;tfrecord<em>格式</em>,所以为了验证对否,还是要转回来看看。效果如下:直接上代码:# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tf...
用tensorflow训练自己的图片集-用TFRecords将代码导入神经网络
之前用过Alexnet,vggnet都成功地跑了cifar-10的数据集,现在想要训练自己的数据。第一个难点就是mnist和cifar10都是已经打好<em>标签</em>压缩好的<em>图片</em>集,用一条命令就能将img和label读出并使用。而训练自己的图像需要自己打上<em>标签</em>并传入神经网络。被困在这里两天多,今天终于搞懂了,其实使用TFRecords很简单。
将图像转为TFRecord文件并读取TFRecord文件
1 TFRecord<em>格式</em>介绍  对于大量的图像数据,TensorFlow提供了一种统一的<em>格式</em>来存储数据——TFRecord。TFRecord文件是以二进制进行存储数据的,适合以串行的方式读取大批量数据,虽然它的内部<em>格式</em>复杂,但是它可以很好地利用内存,方便地复制和移动,更符合TensorFlow执行引擎的方式。   TFReocrd文件中的数据都是通过tf.train.Example Pro
TensorFlow 学习(二) 制作自己的TFRecord数据集,读取,显示及代码详解
前言在跑通了官网的mnist和cifar10数据<em>之后</em>,笔者尝试着制作自己的数据集,并保存,读入,显示。 TensorFlow可以支持cifar10的数据<em>格式</em>, 也提供了标准的TFRecord <em>格式</em>,而关于 tensorflow 读取数据, 官网提供了3中方法 1 Feeding: 在tensorflow程序运行的每一步, 用python代码在线提供数据 2 Reader : 在一个计算图(tf.
利用文件夹分类图像来生成TFRecord格式文件
利用文件夹分类图像,来把我们所需要用到的图像数据集转成相应的TFRecord<em>格式</em>文件,以便我们后续的使用。 文件夹的名字为<em>标签</em>名字,相应的文件夹里面存放此类<em>标签</em>的数据图像。 文件夹<em>格式</em>如下: &quot;0&quot;-文件夹: img1.jpg img2.jpg img3.jpg ····· &quot;1&quot;-文件夹: img1.jpg img2.jpg ····· &quot;2&quot;-文件夹: img1.jpg ...
Tensorflow生成自己的图片数据集TFrecords(支持多标签label)
Tensorflow生成自己的<em>图片</em>数据集TFrecords        尊重原创,转载请注明出处:https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/80857228        使用TensorFlow进行网络训练时,为了提高读取数据的效率,一般建议将训练数据转换为TFrecords<em>格式</em>。为了方面调用,本博客提供一个可通用,已经封装好的cre...
将数据集转化为TFRecords格式
参考文章:How to write into and read from a TFRecords file in TensorFlow 简介 TFRecords是TensorFlow的标准<em>格式</em>
tensorflow图像预处理—制作Tfrecords并从Tfrecords读取数据
     tfrecord数据文件是一种将图像数据和<em>标签</em>统一存储的二进制文件,能更好的利用内存,在tensorflow中快速的复制,移动,读取,存储等。关于tensorflow读取数据,官网给出了三种方法:1、供给数据:在tensorflow程序运行的每一步,让python代码来供给数据2、从文件读取数据:建立输入管线从文件中读取数据3、预加载数据:如果数据量不太大,可以在程序中定义常量或者变量来...
TFRecords数据的生成与读取
TFRecords 作为TensorFlow标准支持<em>格式</em>,将所有信息(包括<em>图片</em>信息)写入到一个<em>tfrecords</em>文件中,便于管理数据。TFRecords 是二进制文件,有特定的写入和读取方式。需要将下图中的image<em>图片</em>文件和anno.txt文件生成为<em>tfrecords</em><em>格式</em>。anno.txt中标注数据如下:E:/anno/image/Drivingdecordr_01.jpg 1 648 512 ...
tensorflow之图片与tfrecord之间的转化
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 制作TFRecord文件 def makeTFRecord(cwd, classes,...
针对分割问题(图片)的TFRecord使用方法
转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/32078191 出于想把程序放在美团云的dls上跑的目的,学习了一下如何使用TF自带的数据<em>格式</em>TFRecord(吐槽一下美团云一次只能上传20个文件的设定,想把一个数据集上传上去真的太麻烦了)。说是针对分割问题的使用方法是因为在分割问题里label也是<em>图片</em>,所以就只有<em>图片</em>,其实TFRecord的使用方法非常灵活,只要能组织起自
TFRecords数据格式的制作、读取及解析
TFRecords 是tensorflow使用的一种二进制数据<em>格式</em>,它能更好的利用内存,更方便复制和移动,并且不需要单独的<em>标签</em>文件。使用框架定义的数据<em>格式</em>好处是有强大的框架支持,例如封装了数据解析、多线程等操作, 使用起来很方便。  TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)(协议内存块包含了字段 Features)。我们可以写一段
图片数据集制作成TFRecord文件与读取
一、制作TFRecord文件 import numpy import tensorflow as tf import os import cv2 # <em>图片</em>文件夹根目录 root_dir_img = '<em>图片</em>文件夹根目录' # 获得该目录下所有文件的文件名 list_img = os.listdir(root_dir_img) # 创建TFRecord写入对象 writer = tf.python_i...
tensorflow官网Cifar-10改为自己的TFRecords数据集
已经改完了,中间有些过程记得比较模糊,能想起哪些就记下来哪些吧。 官网Cifar-10都是已经下载好的数据集,所以一般是以bin或者压缩文件的形式存在,这一点可以在cifar10_train文件的最后一段main函数中cifar10.maybe_download_and_extract()体现,但是我们在训练过程中不会再去把自己的数据集压缩成文件再解压训练,都是直接生成TFRecor
tensorflow将图片保存为tfrecord和tfrecord的读取
tensorflow官方提供了3种方法来读取数据: 预加载数据(preloaded data):在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有的数据,适用于数据量不太大的情况。 填充数据(feeding):通过Python产生数据,然后再把数据填充到后端。 从文件读取数据(reading from file):从文件中直接读取,然后通过队列管理器从文件中读取数据。 本文主要介绍第三种方法...
用Tensorflow处理自己的数据:制作自己的TFRecords数据集
转载请注明作者和出处: http://blog.csdn.net/c406495762 运行平台: Windows Python版本: Python3.x IDE: Spyder前言   最近一直在研究深度学习,主要是针对卷积神经网络(CNN),接触过的数据集也有了几个,最经典的就是MNIST, CIFAR10/100, NOTMNIST, CATS_VS_DOGS 这几种,由于这几种是
图片转tfrecord格式的优化
前两天在用一个开源代码的时候,发现他把数据转tfrecord以后特别大,本来硬盘空间就有些紧张,这下更不够了。看了一下转完以后的大小,是原始数据的9、10倍,这就有些夸张了。之前用tfrecord的时候没有特别注意这个事情,这次看到了还是研究一下。 方案1: 这是原来代码里的写法,为了简便,就只挑重要部分的写了: import tensorflow as tf import numpy as...
根据自己的数据集制作tf.records(图片信息保存非xml格式读取)
convert.py转换信息的主文件 定义好datadir即<em>图片</em>文件夹所在的地址 输出<em>tfrecords</em>文件的输出路径 还有数据集的名称 import tensorflow as tf import pascalvoc_to_<em>tfrecords</em> FLAGS = tf.app.flags.FLAGS tf.app.flags.DEFINE_string( 'dataset_name...
手动将pdf转换成word格式的方法
文件<em>格式</em>转换中数pdf<em>格式</em>转换比较困难,pdf是一种<em>格式</em>复杂的文件,既不能直接编辑,<em>转换成</em>其他文件又容易出错,所以我们拿pdf文件就没有办法了吗?其实也不是的,下面就跟我一起动手操作将pdf<em>转换成</em>word<em>格式</em>。 pdf<em>转换成</em>word<em>格式</em>可以用在线转换,非常的方便,只要找到在线pdf转word平台就能转换了; 进入在线转换平台<em>之后</em>先选择要转换的文件<em>格式</em>“pdf转word"
从LabelImg建立TFRecord格式的训练样本
文章目录图像样本转化为TFRecord图像数据处理用OpenCV读取图像数据用TensorFlow读取图像数据TFRecord文件的数据读写方法TFRecord的写入TFRecord的读出LabelImg标注文件的<em>格式</em>与解析将LabelImg的标注及对应的图像文件保存为TFRecord验证 图像样本转化为TFRecord 图像数据处理 用OpenCV读取图像数据 用OpenCV读取图像数据的<em>格式</em>为...
tensorflow之tfrecords--一种数据格式
一、<em>tfrecords</em>是什么 <em>tfrecords</em>是一种二进制编码的文件<em>格式</em>,tensorflow专用。 能将任意数据转换为<em>tfrecords</em>。 更好的利用内存,更方便复制和移动,并且不需要单独的<em>标签</em>文件。 二、使用 1、 将数据保存为<em>tfrecords</em> 看一段官网代码tensorflow/tensorflow/examples/how_tos/reading_data/conv...
图片数据集打包成TFRecord格式的方法
数据准备 google的flower数据集http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 从上述链接下载的<em>图片</em>数据集放在本地,这里我的存放目录是:/home/tf/source/my_flowers_5/mydata。 该数据集有5个分类,共有3670张<em>图片</em>。 daisy(邹菊)类有633张<em>图片</em>,dandeli...
mnist数据集转换为tfrecord
mnist数据集转换为tfrecord
Tensorflow之构建自己的图片数据集TFrecords
学习谷歌的深度学习终于有点眉目了,给大家分享我的Tensorflow学习历程。    tensorflow的官方中文文档比较生涩,数据集一直采用的MNIST二进制数据集。并没有过多讲述<em>怎么</em>构建自己的<em>图片</em>数据集<em>tfrecords</em>。    先贴我的转化代码将<em>图片</em>文件夹下的<em>图片</em>转存<em>tfrecords</em>的数据集。   ##########################################
Tensorflow构建自己的图片数据集TFrecords
:C/C++ 图像二进制存储与读取中,已经讲解了如何利用C/C++的方法存储与读取二进制图像文件,本文继续讲述如何根据CIFAR-10的<em>格式</em>制作自己的数据集。 所述博文与代码均已同步至GitHub 说明一下,这是一篇在window下操作的,换到ubuntu下请<em>各位</em>自行解决,博客质量是不错的,自己制作很不错。 前一篇博客:C/C++ 图像二进制存储与读取中,已经讲解了如何利用C/C++的
软件项目开发的全套文档提纲
上帝阿上帝,这是<em>怎么</em><em>回事儿</em>,这是<em>怎么</em><em>回事儿</em>。
TensorFlow 制作自己的TFRecord数据集
TensorFlow(二)制作自己的TFRecord数据集 读取、显示及代码详解:在跑通了官网的mnist和cifar10数据<em>之后</em>,笔者尝试着制作自己的数据集,并保存,读入,显示。 TensorFlow可以支持cifar10的数据<em>格式</em>, 也提供了标准的TFRecord <em>格式</em>,而关于 tensorflow 读取数据, 官网提供了3中方法1 Feeding: 在tenso...
制作自己的数据集tfrecord格式
最近接触TensorFlow,需要训练自己的数据集,看到很多博客资料,了解到TensorFlow中自带的tfrecord文件,但是自己具体实现起来发现自己的情况与资料的一些不太一样,所以把自己遇到的问题归纳整理出来。新手一枚,水平有限,有许多问题的解决可能仅限于解决,代码并有优化,有些思路可能走了弯路,希望能跟大家交流。 1.问题1:对于多分类情况,<em>怎么</em>确定<em>标签</em>? (1)多分类:大多资料中给出
Tensorflow 中TFRecord格式转换与读取
把csv<em>格式</em>文件转化为TFRecordTensorflow提供了TFRecord<em>格式</em>来存储数据,以下是将csv<em>格式</em>转化为TFRecord<em>格式</em>的代码import tensorflow as tf import pandas as pd import numpy as nptrain = pd.read_csv('train.csv')label = train['label'].values y_tr
如何制作将分割数据集封装成tfrecords
import os from PIL import Image import tensorflow as tf IMAGE_SIZE = 224 #数据集的地址,最后的反斜杠别漏掉了 train_label_path=r'/home/user/python/tensorflow_1/FCN.tensorflow-master/Data_zoo/MIT_SceneParsing/ADEChal...
将mnist数据转成原始图片数据再转成TFRecord格式
1、将mnist数据转成原始<em>图片</em>数据 def convert_mnist_img(data, save_path): for i in range(data.images.shape[0]): img = data.images[i].reshape([28, 28, 1]) img = (img * 255).astype(np.uint8) ...
用于机器学习,MAT文件转tfrecords文件
可以把MIT-BIH数据的mat文件形式的转化为Tfrecords形式的文件,更方便于tensorflow神经网络的训练。并包含简单的读取历程示范。
Tensorflow:如何将图像与标签数据转化为tfRecord文件!
tensorflow中如果要对神经网络模型进行训练,需要把训练数据转换为tfrecord<em>格式</em>才能被读取,tensorflow的model文件里直接提供了相应的脚本文件在下面的文件夹中: cd ~/models/research/object_detection 其中包括: 1.create_coco_tf_record.py:注意,这个代码需要解析json<em>格式</em>的<em>标签</em>文件 ...
TFRecords 文件的生成和读取
TensorFlow提供了TFRecords的<em>格式</em>来统一存储数据,理论上,TFRecords可以存储任何形式的数据。     TFRecords文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的<em>格式</em>存储的。以下的代码给出了tf.train.Example的定义。 message Example { Features features = 1; };
TFRecord格式数据和类似cifar的bin格式文件
主要参考链接: 1、TFrecord: https://github.com/kevin28520/My-TensorFlow-tutorials 2、Bin文件制作:http://blog.csdn.net/YhL_Leo/article/details/50801226(c++语言的) (代码有部分需要简单修改,我是一个c++小白,在这要感谢同时郭**的帮忙,另外python的制作
将已有 image 文件转换成 tfrecord 文件
最近在做OCR的一个项目,手上的训练<em>图片</em>不够用,于是想通过 CGAN 的方法生产一些训练<em>图片</em>,遇到的第一个问题是将已有<em>图片</em>保存成 tfrecord 文件。代码如下:# coding: utf-8 from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_fu...
TensorFLow 不同大小图片的TFrecords存取
全部存入一个TFrecords文件,然后按照batch_size读取。 不多写了,直接贴代码。
YOLO格式转换成VOC格式
将标注好的YOLO<em>格式</em>数据<em>转换成</em>VOC数据<em>格式</em>,并将VOC数据<em>格式</em><em>转换成</em>TFRECORDS<em>格式</em>,以便其他深度学习网络使用。
SSD训练自己的数据集(二): 把VOC数据集转化为TFRecords数据格式
上一篇文章已经制作好VOC数据集,这一节把VOC数据集转化为Tensorflow统一的数据<em>格式</em>。代码如下,参考于SSD-Tensorflow代码:https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow其实就是把几个文件整合到一块(tf_convert_data.py、pascalvoc_to_<em>tfrecords</em>.py、dataset_utils.py和pascalvo...
目标检测SSD+Tensorflow 转数据为tfrecord
转载:https://blog.csdn.net/weixin_39881922/article/details/80569803   用tensorflow做深度学习的目标检测真是艰难困苦啊!    1.代码地址:https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow,下载该代码到本地 2.解压ssd_300_vgg.ckpt.zip 到checkpoint...
Tensorflow建立与读取TFrecorder文件
Tensorflow建立与读取TFrecorder文件除了直接读取数据文件,比如csv和bin文件,tensorflow还可以建立一种自有<em>格式</em>的数据文件,称之为tfrecorder,这种文件储存类似于字典,调用方便,可以直接包含<em>标签</em>集。首先,要建立起tfrecorder文件,我这里选择了若干人脸图像数据,文件的组织形式为根目录/s+类别号/<em>图片</em>名称 基本思路是先遍历文件夹,使用PIL库读取文件,然
将voc数据集转换成.tfrecord格式供tensorflow训练用
把现成的东西捋了一遍,主要是我想训练自己想要的模型,<em>格式</em>和分类类别不一样。所以先把VOC捋顺了,为以后改成适合自己的做准备。此处记录一下。就一个文件搞定(现在啥都分布式,读起来费劲)。#coding=utf-8 import os import sys import random import numpy as np import tensorflow as tf # process a xml...
TensorFlow数据集操作(使用slim和tfrecord)
在卷积神经网络中,输入的图像数据集都非常大,而且与其他数据不同,图像都需要以三维张量(height,width,channel)形式表示,这样使得神经网络读取数据非常麻烦。在TensorFlow框架中,有一种用的非常多的方法来处理数据集,就是tfrecord文件,它与TensorFlow的中层封装库slim搭配使用起来非常方便,下面我以DeepLabv3+中的数据处理代码为例解释一下该方法。 该数...
MNIST数据集转换成TFRecord文件
TFRecord 文件中的数据都是通过 tf.train.Example Protocol Buffer 的<em>格式</em>存储的。以下为 tf.train.Example 的数据结构: message Example { Features features = 1; }; message Features{ map&lt;string, Feature&gt; feature = 1; }; messa...
如何将pdf转换成图片格式(指定图片格式
pdf文件<em>转换成</em>jpg<em>格式</em>的方法相信很多朋友都知道了,网上也有很多这样的方法,但是<em>图片</em><em>格式</em>有很多,不是所有平台都支持jpg<em>格式</em>,有的支持png,有的支持bmp,那么我们<em>怎么</em>将pdf<em>转换成</em>指定的<em>图片</em><em>格式</em>呢? 首先打开pdf<em>转换成</em>jpg软件,没有安装的先去安装一个; 然后选择转换<em>格式</em>“文件转<em>图片</em>”; 选择好转换<em>格式</em><em>之后</em>将要转换的文件添加进来; 添加好文件<em>之后</em>鼠标选中右击,选
Tensorflow中创建自己的TFRecord格式数据集
参考文献《TensorFlow实战Google深度学习框架》 TFRecord<em>格式</em>介绍TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer<em>格式</em>(即二进制文件)存储,具体定义如下:message Example{ Features features = 1; }; message Features{ map
win10系统下使用labelimg 标记自己的数据集并生成tfrecord文件并 开始训练 ,将模型复用,用于识别
1 从github下载labelimg:https://github.com/tzutalin/labelImg#macos 2在D盘新建一个my_voc文件夹,在该文件夹下新建三个文件夹分名命名为:Annatations,ImageSets,JPEGImages其中JPEGImages中放入要标记的<em>图片</em>,修改jpg<em>格式</em>的<em>图片</em>的名称为000001<em>格式</em>:(*下载Bulk Rename Utilit...
TensorFlow之tfrecords文件详细教程
  欢迎关注“勇敢AI”公众号,更多python学习、数据分析、机器学习、深度学习原创文章与大家分享,还有更多电子资源、教程、数据集下载。勇敢AI,一个专注于人工智能AI的公众号。 ================================================================================== 全文摘要 当前是数据爆炸的时代,深度...
将VOC2012数据集转换为tfrecord格式,遇到的问题
要运行的文件:models-master\research\object_detection\dataset_tools\create_pascal_tf_record.py1、设置run edit configurations--&amp;gt;Script parameters:--data_dir C:\Users\XX\Downloads\models-master\research\object...
学习笔记TF016:CNN实现、数据集、TFRecord、加载图像、模型、训练、调试
AlexNet(Alex Krizhevsky,ILSVRC2012冠军)适合做图像分类。层自左向右、自上向下读取,关联层分为一组,高度、宽度减小,深度增加。深度增加减少网络计算量。训练模型数据集 Stanford计算机视觉站点Stanford Dogs http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/ 。数据下载解压到模型代码同一路径imagene
tensorflow中的TFRecord格式文件的写入和读取
在tensorflow中,TFRecord<em>格式</em>的文件是可以将样本和<em>标签</em>放在一起,是在模型之前的一个预处理步骤,这种方式可以很大的提高效率和节约运行的内存,这种<em>格式</em>对数据是不进行压缩的。 1.写入 import tensorflow as tf; image_raw_data = tf.gfile.FastGFile('/home/penglu/Desktop/11.jpg').read(
工具栏测试
传上来<em>请教</em><em>大神</em>的。。。 用完会删掉 为什么一定要20个字呢 不合理啊 不合理
Tensorflow中使用TFRecords高效读取数据--结合NLP数据实践
之前一篇博客在进行论文仿真的时候用到了TFRecords进行数据的读取操作,但是因为当时比较忙,所以没有进行深入学习。这两天看了一下,决定写篇博客专门结合该代码记录一下TFRecords的相关操作。 首先说一下为什么要使用TFRecords来进行文件的读写,在TF中数据的传入方式主要包含以下几种: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据
Tensorflow之构建自己的图片数据集TFrecords(一)
    接触Tensorflow一个月以来,总算有点感觉。最近一边查文档一边自己摸索,利用Tensorflow构建了自己的<em>图片</em>数据集TFrecords。接下来,我将步骤及用到的相关知识一一记录下来,望大家指点。    用到的原始数据形式截图如下:(用的是fgvc-aircraft-2013b数据集)    制作这个数据集我分成了两步:        第一步:将<em>图片</em>按照给定txt里面的<em>标签</em>复制到指定...
人工智能框架数据集转换C++实现(一):TFRecord数据集
最近在研究将各种数据集转换为不同AI框架的自有数据,这些框架包括Caffe,MXNet,Tensorflow等.C++这样一个通用而又强大的语言,却让使用C++的同鞋在AI时代有一个痛点,那就是目前的AI框架基本都是底层用C/C++实现,但提供的接口却大部分都是python的接口,而且Python的接口封装的都特别好,MXNet还好,提供im2rec.cc这样的C/C++源码,而Caffe,尤其是...
图片和XML格式文件相互转换
<em>图片</em>和XML<em>格式</em>文件相互转换Public Class Form1    Private MyFile As String = ""    Private MyFileExt As String = ""    Private Sub Button1_Click(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) _     
一起来用tf.data API!(5)——使用tf.data API读取TFRecords文件
一起来用tf.data API!(5)——使用tf.data API读取TFRecords文件(一)前 言(二)使用tf.data API读取文件(1)定义数据预处理操作(2)创建dataset(3)创建迭代器(4)定义会话取出数据(5)完整代码(三)总 结 (一)前 言 在上一节中,我们成功将图像数据制作成了TFRecords文件,在这一节中我们要使用tf.data API将其读取出来,并...
More Effective C++ 完全中文版下载
本书荣获2005年第十五届Jolt通用类图书震撼大奖。 侯捷又一力作! 继 Effective C++ 之后,Scott Meyers 于 1996 推出这本「续集」。本书与现今之 C++ 标准规格几乎相同。可能变化的几个弹性之处,Meyers 也都有所说明与提示。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/savesong/3428583?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/savesong/3428583?utm_source=bbsseo[/url]
avast!高级版(avast_premier_antivirus)许可证2017年8月9日到期下载
avast!高级版(avast_premier_antivirus)许可证2017年8月9日到期 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/qq3059/9310465?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/qq3059/9310465?utm_source=bbsseo[/url]
acm 入门课件集(+算法资料+部分实现代码)下载
整理的一些acm入门课件,主要是杭电的还有老师讲解的,外加自己找的一些,另附一些算法代码。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/sjb358714/1964528?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/sjb358714/1964528?utm_source=bbsseo[/url]
文章热词 设计制作学习 机器学习教程 Objective-C培训 交互设计视频教程 颜色模型
相关热词 mysql关联查询两次本表 native底部 react extjs glyph 图标 python怎么学啊 产品经理怎么学习啊
我们是很有底线的