Увеличение данных для передискретизации
Я занимаюсь классификацией изображений диабетической ретинопатии. Распределение данных неравномерное. Изображения каждой этикетки распределены следующим образом.
0 1805
2 999
1 370
4 295
3 193
Изображения в метке 0 имеют большее число, чем другие. Поэтому я хочу добавить выполнение увеличения данных на других метках, чтобы увеличить количество изображений, равное количеству метки 0.
train_data_gen = ImageDataGenerator (масштабирование = 1./255,validation_split = train_val_split)train_generator = train_data_gen.flow_from_directory( directory = '/kaggle/input/traindata/train', target_size = (224224), batch_size = 32, class_mode = 'категориальный', subset='обучение')validation_generator = train_data_gen.flow_from_directory(directory='/kaggle/input/traindata/train', target_size = (224224), batch_size = 32, class_mode = 'категориальный', подмножество = 'проверка')
Я использую ImageDataGenerator. ТАК, кто-нибудь поможет мне передискретизировать все образцы, используя увеличение данных.