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我正在从事天文图像分类项目,目前正在使用 keras 构建 CNN。

我正在尝试构建一个预处理管道,以使用 keras/tensorflow 层来扩充我的数据集。为了简单起见,我想实现二面体组的随机变换(即,对于方形图像,90 度旋转和翻转),但似乎tf.keras.preprocessing.image.random_rotation只允许随机度数超过均匀分布后的连续选择范围。

我想知道是否有办法从指定度数列表中进行选择,在我的例子中是 [0, 90, 180, 270]。

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幸运的是,有一个 tensorflow 函数可以满足您的需求:tf.image.rot90。下一步是将该函数包装到一个 customPreprocessingLayer中,所以它是随机执行的。

import tensorflow as tf
import tensorflow.keras.backend as K
from tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing import PreprocessingLayer

class RandomRot90(PreprocessingLayer):
    def __init__(self, name=None, **kwargs) -> None:
        super(RandomRot90, self).__init__(name=name, **kwargs)
        self.input_spec = tf.keras.layers.InputSpec(ndim=4)
    
    def call(self, inputs, training=True):
        if training is None:
            training = K.learning_phase()
        
        def random_rot90():
            # random int between 0 and 3
            rot = tf.random.uniform((),0,4, dtype=tf.int32)
            return tf.image.rot90(inputs, k=rot)
        
        # if not training, do nothing
        outputs = tf.cond(training, random_rot90, lambda:inputs)
        outputs.set_shape(inputs.shape)
        return outputs
    
    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return input_shape
  • 请注意,get_config如果您希望能够使用该层保存和加载模型,则可能需要实现。(见文档
  • 另请注意,如果您的输入不是正方形(高度!= 宽度),此层可能会失败。
于 2021-02-25T13:11:26.080 回答