Keras seed не увеличивает изображения и маскирует то же самое

Question

Я пытаюсь синхронизировать свои изображения и метки маски, но произвольные дополнения применяются по-разному к обоим генераторам (доказано, когда я сохраняю оба изображения в каталоге).

Я пытался

• заполнять все генераторы в моем стеке библиотек
• , отключая перемешивание и многопроцессорную обработку
• , гарантируя, что параметры увеличения идентичны между изображениями имаски

Единственное, что сработало, это установило размер партии равным 1, но затем мои тренировочные результаты снизились.

seed_val=0

data_gen_args = dict(
    rescale=1./255,
    horizontal_flip=True,
    validation_split=validation_split)

image_datagen = ImageDataGenerator(**data_gen_args)
mask_datagen = ImageDataGenerator(**data_gen_args)

image_generator = image_datagen.flow_from_directory(
    'data/x/train_images/',
    target_size=(224, 224),
    color_mode='rgb',
    class_mode=None,
    batch_size=batch_size,
    subset='training',
    save_to_dir='tmp/img/',
    seed=seed_val)

mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory(
    'data/x/train_annotations/',
    target_size=(224, 224),
    color_mode='grayscale',
    class_mode=None,
    batch_size=batch_size,
    subset='training',
    save_to_dir='tmp/mask/',
    seed=seed_val)

train_generator = zip((image_generator), (mask_generator))

Answer 1

попробуйте установить shuffle в False для изображения и маски

image_generator = image_datagen.flow_from_directory(
    'data/x/train_images/',
    target_size=(224, 224),
    shuffle = False,
    color_mode='rgb',
    class_mode=None,
    batch_size=batch_size,
    subset='training',
    save_to_dir='tmp/img/',
    seed=seed_val)

mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory(
    'data/x/train_annotations/',
    target_size=(224, 224),
    shuffle = False,
    color_mode='grayscale',
    class_mode=None,
    batch_size=batch_size,
    subset='training',
    save_to_dir='tmp/mask/',
    seed=seed_val)