Gere uma caixa delimitadora distorcida aleatoriamente para uma imagem de forma determinística.
Anotações de caixa delimitadora são frequentemente fornecidas além de rótulos verdadeiros em tarefas de reconhecimento de imagem ou localização de objetos. Uma técnica comum para treinar tal sistema é distorcer aleatoriamente uma imagem enquanto preserva seu conteúdo, ou seja, aumento de dados . Este Op, dada a mesma `semente`, produz deterministicamente uma localização distorcida aleatoriamente de um objeto, ou seja, uma caixa delimitadora, dado um `tamanho_da_imagem`, `caixas_limitantes` e uma série de restrições.
A saída deste Op é uma única caixa delimitadora que pode ser usada para cortar a imagem original. A saída é retornada como 3 tensores: `begin`, `size` e `bboxes`. Os primeiros 2 tensores podem ser alimentados diretamente em `tf.slice` para cortar a imagem. Este último pode ser fornecido a `tf.image.draw_bounding_boxes` para visualizar a aparência da caixa delimitadora.
As caixas delimitadoras são fornecidas e retornadas como `[y_min, x_min, y_max, x_max]`. As coordenadas da caixa delimitadora são flutuantes em `[0.0, 1.0]` em relação à largura e à altura da imagem subjacente.
A saída deste Op é garantidamente a mesma dada a mesma `semente` e é independente de quantas vezes a função é chamada, e independente das configurações globais de semente (por exemplo, `tf.random.set_seed`).
Exemplo de uso:
>>> imagem = 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, shape=[1, 1, 4]) >>> seed = (1, 2 ) >>> # Gere uma única caixa delimitadora distorcida. >>> bbox_begin, bbox_size, bbox_draw = ( ... tf.image.stateless_sample_distorted_bounding_box( ... tf.shape(image),bounding_boxes=bbox, seed=seed)) >>> # Empregue a caixa delimitadora para distorcer a imagem . >>> tf.slice(imagem, bbox_begin, bbox_size) Observe que se nenhuma informação da caixa delimitadora estiver disponível, definir `use_image_if_no_bounding_boxes = true` assumirá que há uma única caixa delimitadora implícita cobrindo toda a imagem. Se `use_image_if_no_bounding_boxes` for falso e nenhuma caixa delimitadora for fornecida, um erro será gerado.
Classes aninhadas
| aula | StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | Atributos opcionais para StatelessSampleDistortedBoundingBox | |
Métodos Públicos
| StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options estático | areaRange (List<Float> areaRange) |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options estático | aspectoRatioRange (List<Float> aspectoRatioRange) |
| Saída <flutuante> | bboxes () 3-D com forma `[1, 1, 4]` contendo a caixa delimitadora distorcida. |
| Saída <T> | começar () 1-D, contendo `[offset_height, offset_width, 0]`. |
| static <T estende o número, U estende o número> StatelessSampleDistortedBoundingBox <T> | |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options estático | maxAttempts (MaxAttempts longos) |
| Saída <T> | tamanho () 1-D, contendo `[target_height, target_width, -1]`. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options estático | useImageIfNoBoundingBoxes (booleano useImageIfNoBoundingBoxes) |
Métodos herdados
Métodos Públicos
public static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options areaRange (List<Float> areaRange)
Parâmetros
| áreaRange | A área recortada da imagem deve conter uma fração da imagem fornecida dentro deste intervalo. |
|---|
public static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options aspectoRatioRange (List<Float> aspectoRatioRange)
Parâmetros
| AspectRatioRange | A área recortada da imagem deve ter uma proporção = largura/altura dentro deste intervalo. |
|---|
Saída pública <Float> bboxes ()
3-D com forma `[1, 1, 4]` contendo a caixa delimitadora distorcida. Forneça como entrada para `tf.image.draw_bounding_boxes`.
Saída pública <T> início ()
1-D, contendo `[offset_height, offset_width, 0]`. Forneça como entrada para `tf.slice`.
public static StatelessSampleDistortedBoundingBox <T> create ( Escopo do escopo , Operando <T> imageSize, Operando <Float>boundingBoxes, Operando <Float> minObjectCovered, Operando <U> semente, Opções... opções)
Método de fábrica para criar uma classe que agrupa uma nova operação StatelessSampleDistortedBoundingBox.
Parâmetros
| escopo | escopo atual |
|---|---|
| tamanho da imagem | 1-D, contendo `[altura, largura, canais]`. |
| caixas delimitadoras | 3-D com formato `[lote, N, 4]` descrevendo as N caixas delimitadoras associadas à imagem. |
| minObjectCovered | A área recortada da imagem deve conter pelo menos esta fração de qualquer caixa delimitadora fornecida. O valor deste parâmetro não deve ser negativo. No caso de 0, a área recortada não precisa se sobrepor a nenhuma das caixas delimitadoras fornecidas. |
| semente | 1-D com forma `[2]`. A semente para o gerador de números aleatórios. Deve ter dtype `int32` ou `int64`. (Ao usar XLA, apenas `int32` é permitido.) |
| opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância de StatelessSampleDistortedBoundingBox
público estático StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options maxAttempts (Long maxAttempts)
Parâmetros
| maxTentativas | Número de tentativas de geração de uma região recortada da imagem das restrições especificadas. Após falhas de `max_attempts`, retorne a imagem inteira. |
|---|
Saída pública <T> tamanho ()
1-D, contendo `[target_height, target_width, -1]`. Forneça como entrada para `tf.slice`.
public static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options useImageIfNoBoundingBoxes (booleano useImageIfNoBoundingBoxes)
Parâmetros
| useImageIfNoBoundingBoxes | Controla o comportamento se nenhuma caixa delimitadora for fornecida. Se for verdade, assuma uma caixa delimitadora implícita cobrindo toda a entrada. Se for falso, gera um erro. |
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