我正在创建一个映射函数，该函数会扩充数据集中的每个图像，然后由tf.numpy_function包装以创建一个tensor
我在尝试使用使用tf.numpy_function来包装python函数以通过以下链接从Tensorflow中包装增强功能的Albumentation库
我想将 PyTorch 的 Albumentations 中的数据增强应用于带有边界框的图像。
当我应用 HorizontalFlip 转
我正在使用一个名为 <a href="https://github.com/albumentations-team/albumentations/blob/master/docs/api/augmentations.rst" rel="n
我正在编写一个卷积自动编码器。
我在我的 tensorflow 代码中使用相册进行数据增强，但我面临着形
我可以在 Albumentations 库中使用 AutoContrast 吗？也就是说，使最暗的像素
黑色和最轻的像素白色。我看到
我有一个深度学习模型，它从一个 h5 文件中获取两个输入图像，然后输出一个值。我的模型使用 keras 和
我正在尝试使用 <a href="https://www.kaggle.com/suniliitb96/tutorial-keras-transfer-learning-with-resnet50" rel="nofollow noreferre
大家好，请帮助我，我遇到了随机作物增加的错误。
类型错误：切片索引必须是整数或无或具有 <strong>i
我正在使用 Pytorch 并希望使用 Albumentations 对我的图像进行数据增强。我的数据集对象有两个不同的目标
我是 Python 编程的初学者，当我遇到以下代码时，我正在学习如何从 YouTube 编写一个项目。
完整代
我已经生成了很多像车牌一样的图像如下[![在此处输入图像描述]
现在，想要转换所有这样的图像，如 <c
有两种方法可以修复此错误：
<ol>
<li>[推荐]。使用相同的 API 切换到 Albumentations 的增强实现：Affine - <
