Python 仅适用于特定文件夹的图像数据生成器增强参数（Keras）

我有4个单独的图像文件夹，它们有自己的单独标签（文件夹1中的图像对应于标签1等）

但是，图像数据集是不平衡的，我有太多标签1和2的图像，但没有足够的图像用于标签3和4

因此，我决定尝试进行图像增强以增强我的图像数据集

下面是我的代码的样子

train_datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=20,width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2,preprocessing_function=preprocess_input,horizontal_flip=True)


train_generator=train_datagen.flow_from_directory('/trainImages',target_size=(80,80),batch_size=32,class_mode='categorical')

所有图像文件夹都位于路径“/trainImages”（例如：“/trainImages/1”、“/trainImages/2”）

这种方法的问题是，对文件夹1和2中的图像也进行了增强（不需要增强）

有没有办法自定义ImageDataGenerator以忽略文件夹1和2的图像增强参数

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我对Python和Keras都是新手…

您可以创建两个文件夹结构：

• 文件夹1-仅包含不增加的类的结构
• 文件夹2-包含要扩充的类的结构

然后创建两个不同的生成器

dataGen1 = ImageDataGenerator(...)
dataGen2 = ImageDataGenerator(.... withAugmentation ....)

sequencer1 = dataGen1.flow_from_directory(dir1, ....)
sequencer2 = dataGen2.flow_from_directory(dir2, ....)

现在您可以创建自己的生成器，它应该包含每个序列器的索引列表

这段代码没有经过测试，如果有bug你可以评论，所以我明天测试它

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请记住使用

steps\u per\u epoch=len1+（乘以*len2）

您可以创建两个文件夹结构：

• 文件夹1-仅包含不增加的类的结构
• 文件夹2-包含要扩充的类的结构

然后创建两个不同的生成器

dataGen1 = ImageDataGenerator(...)
dataGen2 = ImageDataGenerator(.... withAugmentation ....)

sequencer1 = dataGen1.flow_from_directory(dir1, ....)
sequencer2 = dataGen2.flow_from_directory(dir2, ....)

现在您可以创建自己的生成器，它应该包含每个序列器的索引列表

这段代码没有经过测试，如果有bug你可以评论，所以我明天测试它

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请记住使用

步骤/epoch=len1+（乘以*len2）

谢谢您的回答。我在x，y=generators[g][el]处得到一个TypeError，它说“只有整数标量数组才能转换成标量索引”你能打印

所有索引吗<代码>类型（g）

和

类型（el）

？嗯，我想我算出来了，请参阅新建的

np。在创建
所有标识时连接
行。谢谢您的回答。我在x，y=generators[g][el]处得到一个TypeError，它说“只有整数标量数组才能转换成标量索引”你能打印
所有索引吗<代码>类型（g）
和
类型（el）
？嗯，我想我已经计算好了，请参见新建
np。在创建
allIndices
中连接
行。