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e287034d
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6月 30, 2017
作者:
D
dangqingqing
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minus mean in flowers dataset.
上级
0c70f34c
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并排
Showing
2 changed file
with
24 addition
and
5 deletion
+24
-5
python/paddle/v2/dataset/flowers.py
python/paddle/v2/dataset/flowers.py
+2
-1
python/paddle/v2/image.py
python/paddle/v2/image.py
+22
-4
未找到文件。
python/paddle/v2/dataset/flowers.py
浏览文件 @
e287034d
...
...
@@ -61,7 +61,8 @@ def default_mapper(is_train, sample):
'''
img
,
label
=
sample
img
=
load_image_bytes
(
img
)
img
=
simple_transform
(
img
,
256
,
224
,
is_train
)
img
=
simple_transform
(
img
,
256
,
224
,
is_train
,
mean
=
[
103.94
,
116.78
,
123
,
68
])
return
img
.
flatten
().
astype
(
'float32'
),
label
...
...
python/paddle/v2/image.py
浏览文件 @
e287034d
...
...
@@ -262,7 +262,12 @@ def left_right_flip(im):
return
im
[:,
::
-
1
,
:]
def
simple_transform
(
im
,
resize_size
,
crop_size
,
is_train
,
is_color
=
True
):
def
simple_transform
(
im
,
resize_size
,
crop_size
,
is_train
,
is_color
=
True
,
mean
=
None
):
"""
Simply data argumentation for training. These operations include
resizing, croping and flipping.
...
...
@@ -288,7 +293,19 @@ def simple_transform(im, resize_size, crop_size, is_train, is_color=True):
im
=
left_right_flip
(
im
)
else
:
im
=
center_crop
(
im
,
crop_size
)
im
=
to_chw
(
im
)
if
len
(
im
.
shape
)
==
3
:
im
=
to_chw
(
im
)
im
=
im
.
astype
(
'float32'
)
if
mean
is
not
None
:
mean
=
np
.
array
(
mean
,
dtype
=
np
.
float32
)
# mean value, may be one value per channel
if
mean
.
ndim
==
1
:
mean
=
mean
[:,
np
.
newaxis
,
np
.
newaxis
]
else
:
# elementwise mean
assert
len
(
mean
.
shape
)
==
len
(
im
)
im
-=
mean
return
im
...
...
@@ -297,7 +314,8 @@ def load_and_transform(filename,
resize_size
,
crop_size
,
is_train
,
is_color
=
True
):
is_color
=
True
,
mean
=
None
):
"""
Load image from the input file `filename` and transform image for
data argumentation. Please refer to the `simple_transform` interface
...
...
@@ -318,5 +336,5 @@ def load_and_transform(filename,
:type is_train: bool
"""
im
=
load_image
(
filename
)
im
=
simple_transform
(
im
,
resize_size
,
crop_size
,
is_train
,
is_color
)
im
=
simple_transform
(
im
,
resize_size
,
crop_size
,
is_train
,
is_color
,
mean
)
return
im
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