CropAndResize

genel final sınıfı CropAndResize

Kırpmaları girdi görüntüsü tensöründen çıkarır ve yeniden boyutlandırır.

Kırpmaları girdi görüntüsü tensöründen çıkarır ve çift doğrusal örnekleme veya en yakın komşu örneklemeyi (muhtemelen en boy oranı değişikliğiyle) kullanarak bunları "crop_size" ile belirtilen ortak bir çıktı boyutuna yeniden boyutlandırır. Bu, giriş görüntüsünden sabit boyutlu bir dilim çıkaran ve yeniden boyutlandırmaya veya en boy oranı değişikliğine izin vermeyen "crop_to_bounding_box" işleminden daha geneldir.

"Kutularda" sınırlayıcı kutu konumlarında tanımlanan konumlardaki "görüntü" girişinden "kırpılan" bir tensör döndürür. Kırpılan kutuların tümü (çift doğrusal veya en yakın komşu enterpolasyonuyla) sabit bir "boyut = [kırpma_yüksekliği, kırpma_genişliği]" olarak yeniden boyutlandırılır. Sonuç, 4 boyutlu bir tensördür `[kutu_sayısı, kırpma_yüksekliği, kırpma_genişliği, derinlik]'. Yeniden boyutlandırma köşeye hizalanmıştır. Özellikle, eğer `boxes = [[0, 0, 1, 1]]' ise, yöntem `tf.image.resize_bilinear()` veya `tf.image.resize_nearest_neighbor()`(bağlıdır) kullanımıyla aynı sonuçları verecektir. "yöntem" bağımsız değişkeni) "align_corners=True" ile.

İç İçe Sınıflar

sınıf CropAndResize.Options CropAndResize için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

Çıkış < TFloat32 >	Çıkış olarak () Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
statik CropAndResize	create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <? extends TNumber > resim, İşlenen < TFloat32 > kutular, İşlenen < TInt32 > boxInd, İşlenen < TInt32 > kırpmaSize, Seçenekler... seçenekler) Yeni bir CropAndResize işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
Çıkış < TFloat32 >	mahsuller () "[kutu_sayısı, kırpma_yüksekliği, kırpma_genişliği, derinlik]" şeklindeki 4 boyutlu tensör.
statik CropAndResize.Options	ekstrapolasyonValue (Float ekstrapolasyonValue)
statik CropAndResize.Options	yöntem (Dize yöntemi)

Kalıtsal Yöntemler

org.tensorflow.op.RawOp sınıfından

son boole değeri	eşittir (Nesne nesnesi)
son int	hash kodu ()
Operasyon	işlem () Bu hesaplama birimini tek bir `Operation` olarak döndürün.
son Dize	toString ()

Java.lang.Object sınıfından

boolean	eşittir (Nesne arg0)
son Sınıf<?>	getClass ()
int	hash kodu ()
son boşluk	bildir ()
son boşluk	tümünü bildir ()
Sicim	toString ()
son boşluk	bekle (uzun arg0, int arg1)
son boşluk	bekle (uzun arg0)
son boşluk	Beklemek ()

org.tensorflow.op.Op arayüzünden

özet Yürütme Ortamı	env () Bu operasyonun oluşturulduğu yürütme ortamını döndürün.
soyut Operasyon	işlem () Bu hesaplama birimini tek bir `Operation` olarak döndürün.

org.tensorflow.Operand arayüzünden

özet Çıkış < TFloat32 >	Çıkış olarak () Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
özet TFloat32	Tensör olarak () Bu işlenendeki tensörü döndürür.
soyut Şekil	şekil () Bu işlenenin `Output` tarafından başvurulan tensörün (muhtemelen kısmen bilinen) şeklini döndürür.
soyut Sınıf< TFloat32 >	tip () Bu işlenenin tensör türünü döndürür

org.tensorflow.ndarray.Shaped arayüzünden

soyut int	rütbe ()
soyut Şekil	şekil ()
soyut uzun	boyut () Bu kabın toplam boyutunu değer sayısı cinsinden hesaplar ve döndürür.

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "CropAndResize"

Genel Yöntemler

genel Çıkış < TFloat32 > asOutput ()

Tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.

public static CropAndResize create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <? extends TNumber > resim, İşlenen < TFloat32 > kutular, İşlenen < TInt32 > boxInd, İşlenen < TInt32 > kırpmaSize, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir CropAndResize işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.

Parametreler

kapsam	mevcut kapsam
resim	"[toplu iş, resim_yüksekliği, resim_genişliği, derinlik]" şeklindeki 4 boyutlu tensör. Hem "image_height" hem de "image_width" pozitif olmalıdır.
kutular	"[num_boxes, 4]" şeklindeki 2 boyutlu tensör. Tensörün 'i'inci satırı, 'box_ind[i]' görüntüsündeki bir kutunun koordinatlarını belirtir ve normalleştirilmiş koordinatlar '[y1, x1, y2, x2]' olarak belirtilir. "y"nin normalleştirilmiş bir koordinat değeri, "y * (image_height - 1)" konumundaki görüntü koordinatıyla eşlenir, böylece normalleştirilmiş görüntü yüksekliğinin "[0, 1]" aralığı "[0, image_height - 1" ile eşlenir ]` görüntü yüksekliği koordinatlarında. 'y1' > 'y2'ye izin veririz; bu durumda örneklenen kırpma, orijinal görüntünün yukarı-aşağı çevrilmiş versiyonu olur. Genişlik boyutu da benzer şekilde ele alınır. "[0, 1]" aralığının dışındaki normalleştirilmiş koordinatlara izin verilir; bu durumda giriş görüntüsü değerlerini tahmin etmek için "ekstrapolasyon_değeri"ni kullanırız.
kutuInd	"[0, toplu iş)" cinsinden int32 değerlerine sahip "[num_boxes]" şeklindeki 1 boyutlu tensör. 'box_ind[i]' değeri, 'i'inci kutunun başvurduğu görüntüyü belirtir.
mahsulBoyutu	2 öğeden oluşan 1 boyutlu tensör, "boyut = [kırpma_yüksekliği, kırpma_genişliği]". Kırpılan tüm görüntü yamaları bu boyuta yeniden boyutlandırılır. Görüntü içeriğinin en boy oranı korunmaz. Hem "crop_height" hem de "crop_width" pozitif olmalıdır.
seçenekler	isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır

İadeler

CropAndResize'ın yeni bir örneği

genel Çıktı < TFloat32 > mahsuller ()

"[kutu_sayısı, kırpma_yüksekliği, kırpma_genişliği, derinlik]" şeklindeki 4 boyutlu tensör.

public static CropAndResize.Options ekstrapolasyonValue (Float ekstrapolationValue)

Parametreler

ekstrapolasyonDeğeri	Geçerli olduğunda ekstrapolasyon için kullanılan değer.

public static CropAndResize.Options yöntemi (String yöntemi)

Parametreler

yöntem	Yeniden boyutlandırma için örnekleme yöntemini belirten bir dize. "Çift doğrusal" veya "en yakın" olabilir ve varsayılan olarak "çift doğrusal" olarak ayarlanabilir. Şu anda iki örnekleme yöntemi desteklenmektedir: Çift Doğrusal ve En Yakın Komşu.