Python 3.x 如何从少量的输入图像生成更多图像进行训练？
我正在尝试训练一个分类网络。出于分类目的，我没有任何公开可用的数据集。对于深层网络，需要大量的训练数据。创建这么大的数据集确实很耗时。有没有办法从少量图像生成大量图像？ 例如，从20张图像中提取1000张图像用于训练 如果有人知道答案，请帮助我。Python 3.x 如何从少量的输入图像生成更多图像进行训练？,python-3.x,deep-learning,conv-neural-network,generative-adversarial-network,Python 3.x,Deep Learning,Conv Neural Network,Generative Adversarial Network,我正在尝试训练一个分类网络。出于分类目的，我没有任何公开可用的数据集。对于深层网络，需要大量的训练数据。创建这么大的数据集确实很耗时。有没有办法从少量图像生成大量图像？ 例如，从20张图像中提取1000张图像用于训练 如果有人知道答案，请帮助我。 提前感谢。您可以使用图像增强功能生成更多图像（例如翻转图像） 您可以使用图像增强生成更多图像（例如翻转图像）
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