Bir görüntü için deterministik olarak rastgele bozulmuş bir sınırlayıcı kutu oluşturun.
Sınırlayıcı kutu açıklamaları genellikle görüntü tanıma veya nesne konumlandırma görevlerinde temel doğruluk etiketlerine ek olarak sağlanır. Böyle bir sistemi eğitmek için yaygın bir teknik, bir görüntünün içeriğini korurken rastgele bir şekilde çarpıtılmasıdır, yani veri büyütme . Aynı "tohum" verildiğinde bu Op, deterministik olarak bir nesnenin, yani bir "görüntü_boyutu", "sınırlayıcı_kutular" ve bir dizi kısıtlama verildiğinde sınırlayıcı kutunun rastgele bozulmuş lokalizasyonunu üretir.
Bu Op'un çıktısı, orijinal görüntüyü kırpmak için kullanılabilecek tek bir sınırlayıcı kutudur. Çıktı 3 tensör olarak döndürülür: "begin", "size" ve "bboxes". İlk 2 tensör, görüntüyü kırpmak için doğrudan tf.slice beslenebilir. İkincisi, sınırlayıcı kutunun neye benzediğini görselleştirmek için tf.image.draw_bounding_boxes dosyasına sağlanabilir.
Sınırlayıcı kutular "[y_min, x_min, y_max, x_max]" olarak sağlanır ve döndürülür. Sınırlayıcı kutu koordinatları, alttaki görüntünün genişliğine ve yüksekliğine göre "[0.0, 1.0]" cinsinden kayar.
Bu Op'un çıktısının, aynı "seed" verildiğinde aynı olacağı garanti edilir ve fonksiyonun kaç kez çağrıldığından bağımsızdır ve global çekirdek ayarlarından (örn. tf.random.set_seed ) bağımsızdır.
Örnek kullanım:
>>> görüntü = np.array([[[1], [2], [3]], [[4], [5], [6]], [[7], [8], [9] ]]) >>> bbox = tf.constant( ... [0.0, 0.0, 1.0, 1.0], dtype=tf.float32, şekil=[1, 1, 4]) >>> tohum = (1, 2 ) >>> # Tek bir bozuk sınırlayıcı kutu oluşturun. >>> bbox_begin, bbox_size, bbox_draw = ( ... tf.image.stateless_sample_distorted_bounding_box( ... tf.shape(image), bordering_boxes=bbox, tohum=seed)) >>> # Görüntüyü bozmak için sınırlayıcı kutuyu kullanın . >>> tf.slice(resim, bbox_begin, bbox_size) Hiçbir sınırlayıcı kutu bilgisi mevcut değilse, `use_image_if_no_bounding_boxes = true` ayarının tüm görüntüyü kaplayan tek bir örtülü sınırlayıcı kutu olduğunu varsayacağını unutmayın. "use_image_if_no_bounding_boxes" yanlışsa ve hiçbir sınırlayıcı kutu sağlanmazsa bir hata ortaya çıkar.
İç İçe Sınıflar
| sınıf | DurumsuzÖrnekDistortedBoundingBox.Options | StatelessSampleDistortedBoundingBox için isteğe bağlı özellikler | |
Sabitler
| Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
| statik Durum BilgisizSampleDistortedBoundingBox.Options | fieldRange (Liste<Float> fieldRange) |
| statik Durum BilgisizSampleDistortedBoundingBox.Options | en boyRatioRange (Liste<Float> en boyRatioRange) |
| Çıkış < TFloat32 > | b kutuları () Bozulmuş sınırlayıcı kutuyu içeren "[1, 1, 4]" şeklindeki 3 boyutlu. |
| Çıkış <T> | başlamak () 1-D, "[offset_height, offset_width, 0]" içerir. |
| static <T , TNumber'ı genişletir > StatelessSampleDistortedBoundingBox <T> | |
| statik Durum BilgisizSampleDistortedBoundingBox.Options | maxAttempts (Uzun maxAttempts) |
| Çıkış <T> | boyut () 1-D, "[hedef_yükseklik, hedef_genişlik, -1]" içerir. |
| statik Durum BilgisizSampleDistortedBoundingBox.Options | useImageIfNoBoundingBoxes (Boolean useImageIfNoBoundingBoxes) |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Genel Yöntemler
public static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options fieldRange (List<Float> fieldRange)
Parametreler
| alan Aralığı | Görüntünün kırpılan alanı, bu aralık dahilinde sağlanan görüntünün bir kısmını içermelidir. |
|---|
public static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options featureRatioRange (List<Float> featureRatioRange)
Parametreler
| en boy Oranı Aralığı | Görüntünün kırpılan alanının en boy oranı = genişlik / yükseklik bu aralıkta olmalıdır. |
|---|
genel Çıkış < TFloat32 > bbox'lar ()
Bozulmuş sınırlayıcı kutuyu içeren "[1, 1, 4]" şeklindeki 3 boyutlu. tf.image.draw_bounding_boxes girdi olarak sağlayın.
genel Çıkış <T> begin ()
1-D, "[offset_height, offset_width, 0]" içerir. tf.slice girdi olarak sağlayın.
public static StatelessSampleDistortedBoundingBox <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> imageSize, İşlenen < TFloat32 > borderingBoxes, İşlenen < TFloat32 > minObjectCovered, İşlenen <? extends TNumber > tohum, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir StatelessSampleDistortedBoundingBox işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
| kapsam | mevcut kapsam |
|---|---|
| Görüntü boyutu | 1-D, "[yükseklik, genişlik, kanallar]"ı içerir. |
| sınırlayıcıkutular | Görüntüyle ilişkili N sınırlayıcı kutuyu tanımlayan "[toplu iş, N, 4]" şeklinde 3 boyutlu. |
| minObjectCovered | Görüntünün kırpılan alanı, sağlanan herhangi bir sınırlayıcı kutunun en azından bu kısmını içermelidir. Bu parametrenin değeri negatif olmamalıdır. 0 durumunda kırpılan alanın sağlanan sınırlayıcı kutulardan herhangi biriyle örtüşmesi gerekmez. |
| tohum | '[2]' şeklinde 1-D. Rastgele sayı üretecinin tohumu. 'int32' veya 'int64' tipinde olmalıdır. (XLA kullanırken yalnızca 'int32'ye izin verilir.) |
| seçenekler | isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır |
İadeler
- yeni bir StatelessSampleDistortedBoundingBox örneği
public static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options maxAttempts (Long maxAttempts)
Parametreler
| maksimum deneme sayısı | Belirtilen kısıtlamalara ait görüntünün kırpılmış bir bölgesini oluşturmaya yönelik deneme sayısı. 'max_attempts' başarısızlıklarından sonra görüntünün tamamını döndürün. |
|---|
genel Çıkış <T> boyutu ()
1-D, "[hedef_yükseklik, hedef_genişlik, -1]" içerir. tf.slice girdi olarak sağlayın.
public static DurumsuzSampleDistortedBoundingBox.Options useImageIfNoBoundingBoxes (Boolean useImageIfNoBoundingBoxes)
Parametreler
| ImageIfNoBoundingBoxes'ı kullanın | Hiçbir sınırlayıcı kutu sağlanmadığında davranışı kontrol eder. Doğruysa, tüm girişi kapsayan örtülü bir sınırlayıcı kutu olduğunu varsayalım. Yanlışsa, bir hata bildirin. |
|---|