我正在使用 Tensorflow 进行图像分类 . 作为输入管道我正在使用 tf.data.Dataset 来自 TFRecords . 我正在使用 .map() 应用数据扩充 . 我想知道是否有一种方法可以根据图像的标签应用不同的数据增强 . 让我们说：如果图像属于Person类，我想应用随机水平翻转，但如果图像是类Background，我想应用随机旋转 .
tf.data.Dataset
TFRecords
.map()
谢谢！
当然，请注意您的tf.data.Dataset管道包含您的数据 and 标签 . 像你一样创建另一个 .map() 函数 . 它应该接收数据和标签，在那里你可以使用 tf.cond 来应用转换或不应用它，具体取决于标签的类别 . 请注意，如果需要，您也可以转换标签（在分类的情况下可能没有必要，但如果你有边界框，他们也需要翻转） .
tf.cond
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当然，请注意您的tf.data.Dataset管道包含您的数据 and 标签 . 像你一样创建另一个
.map()函数 . 它应该接收数据和标签，在那里你可以使用tf.cond来应用转换或不应用它，具体取决于标签的类别 . 请注意，如果需要，您也可以转换标签（在分类的情况下可能没有必要，但如果你有边界框，他们也需要翻转） .