Genere un cuadro delimitador distorsionado aleatoriamente para una imagen de manera determinista.
Las anotaciones de cuadro delimitador a menudo se proporcionan además de las etiquetas de verdad en el terreno en las tareas de reconocimiento de imágenes o localización de objetos. Una técnica común para entrenar un sistema de este tipo es distorsionar aleatoriamente una imagen conservando su contenido, es decir, el aumento de datos . Esta operación, dada la misma `semilla`, genera de forma determinista una localización distorsionada aleatoriamente de un objeto, es decir, un cuadro delimitador, dado un `tamaño_de_imagen`, `cuadros_limitadores` y una serie de restricciones.
El resultado de esta operación es un único cuadro delimitador que se puede usar para recortar la imagen original. La salida se devuelve como 3 tensores: `begin`, `size` y `bboxes`. Los primeros 2 tensores se pueden alimentar directamente a tf.slice para recortar la imagen. Este último se puede proporcionar a tf.image.draw_bounding_boxes para visualizar cómo se ve el cuadro delimitador.
Los cuadros delimitadores se proporcionan y se devuelven como `[y_min, x_min, y_max, x_max]`. Las coordenadas del cuadro delimitador son flotantes en `[0.0, 1.0]` en relación con el ancho y el alto de la imagen subyacente.
Se garantiza que la salida de esta Op será la misma dada la misma `semilla` y es independiente de cuántas veces se llame a la función, e independiente de la configuración de semilla global (p. ej., tf.random.set_seed ).
Ejemplo de uso:
>>> imagen = np.matriz([[[1], [2], [3]], [[4], [5], [6]], [[7], [8], [9] ]]) >>> bbox = tf.constant( ... [0.0, 0.0, 1.0, 1.0], dtype=tf.float32, forma=[1, 1, 4]) >>> semilla = (1, 2 ) >>> # Genera un solo cuadro delimitador distorsionado. >>> bbox_begin, bbox_size, bbox_draw = ( ... tf.image.stateless_sample_distorted_bounding_box( ... tf.shape(image),bounding_boxes=bbox, seed=seed)) >>> # Emplear el cuadro delimitador para distorsionar la imagen . >>> tf.slice(imagen, bbox_begin, bbox_size) Tenga en cuenta que si no hay información disponible sobre el cuadro delimitador, establecer `use_image_if_no_bounding_boxes = true` asumirá que hay un único cuadro delimitador implícito que cubre toda la imagen. Si `use_image_if_no_bounding_boxes` es falso y no se proporcionan cuadros delimitadores, se genera un error.
Clases anidadas
| clase | StatelessSampleDistortedBoundingBox.Opciones | Atributos opcionales para StatelessSampleDistortedBoundingBox | |
Métodos públicos
| static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | areaRange (Lista <Flotante> areaRange) |
| static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | aspectRatioRange (List<Float> aspectRatioRange) |
| Salida <Flotante> | bboxes () 3-D con forma `[1, 1, 4]` que contiene el cuadro delimitador distorsionado. |
| Salida <T> | comenzar () 1-D, que contiene `[offset_height, offset_width, 0]`. |
| estático <T extiende Número, U extiende Número> StatelessSampleDistortedBoundingBox <T> | |
| static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | maxAttempts (MaxAttempts largos) |
| Salida <T> | tamaño () 1-D, que contiene `[target_height, target_width, -1]`. |
| static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | useImageIfNoBoundingBoxes (booleano useImageIfNoBoundingBoxes) |
Métodos Heredados
Métodos públicos
public static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options areaRange (List<Float> areaRange)
Parámetros
| rango de área | El área recortada de la imagen debe contener una fracción de la imagen suministrada dentro de este rango. |
|---|
public static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options aspectRatioRange (List<Float> aspectRatioRange)
Parámetros
| relación de aspectoRango | El área recortada de la imagen debe tener una relación de aspecto = ancho/alto dentro de este rango. |
|---|
Salida pública <Flotante> bboxes ()
3-D con forma `[1, 1, 4]` que contiene el cuadro delimitador distorsionado. Proporcione como entrada a tf.image.draw_bounding_boxes .
salida pública <T> comenzar ()
1-D, que contiene `[offset_height, offset_width, 0]`. Proporcione como entrada a tf.slice .
public static StatelessSampleDistortedBoundingBox <T> create ( Scope scope, Operand <T> imageSize, Operand <Float>boundingBoxes, Operand <Float> minObjectCovered, Operand <U> seed, Options... options)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación StatelessSampleDistortedBoundingBox.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| tamaño de la imagen | 1-D, que contiene `[alto, ancho, canales]`. |
| cajas delimitadoras | 3-D con la forma "[lote, N, 4]" que describe los N cuadros delimitadores asociados con la imagen. |
| minObjectCovered | El área recortada de la imagen debe contener al menos esta fracción de cualquier cuadro delimitador suministrado. El valor de este parámetro no debe ser negativo. En el caso de 0, el área recortada no necesita superponerse a ninguno de los cuadros delimitadores suministrados. |
| semilla | 1-D con forma `[2]`. La semilla del generador de números aleatorios. Debe tener dtype `int32` o `int64`. (Al usar XLA, solo se permite `int32`). |
| opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de StatelessSampleDistortedBoundingBox
public static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options maxAttempts (Long maxAttempts)
Parámetros
| intentos máximos | Número de intentos de generar una región recortada de la imagen de las restricciones especificadas. Después de las fallas de `max_attempts`, devuelva la imagen completa. |
|---|
Salida pública <T> tamaño ()
1-D, que contiene `[target_height, target_width, -1]`. Proporcione como entrada a tf.slice .
public static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options useImageIfNoBoundingBoxes (booleano useImageIfNoBoundingBoxes)
Parámetros
| useImageIfNoBoundingBoxes | Controla el comportamiento si no se proporcionan cuadros delimitadores. Si es verdadero, suponga un cuadro delimitador implícito que cubra toda la entrada. Si es falso, genera un error. |
|---|