ImageSegmenter

Выполняет сегментацию изображений.

API ожидает модель TFLite с метаданными модели TFLite. .

API поддерживает модели с одним входным тензором изображения и одним выходным тензором. Если быть более конкретным, то вот требования.

• Тензор входного изображения ( kTfLiteUInt8 / kTfLiteFloat32 )
  • Ввод изображения размера [batch x height x width x channels] .
  • Пакетный вывод не поддерживается ( batch должен быть равен 1).
  • поддерживаются только входы RGB ( channels должно быть 3).
  • если тип — kTfLiteFloat32 , то NormalizationOptions необходимо прикрепить к метаданным для нормализации ввода.
• Тензор выходного изображения ( kTfLiteUInt8 / kTfLiteFloat32 )
  • тензор размера [batch x mask_height x mask_width x num_classes] , где batch должен быть равен 1, mask_width и mask_height — это размеры масок сегментации, созданных моделью, а num_classes — это количество классов, поддерживаемых моделью.
  • необязательные (но рекомендуемые) карты меток могут быть прикреплены как AssociatedFile-s с типом TENSOR_AXIS_LABELS, содержащими одну метку в строке. Первый такой AssociatedFile (если есть) используется для заполнения имени класса, т.е. ColoredLabel.getlabel() результатов. Отображаемое имя, т. е. ColoredLabel.getDisplayName() , заполняется из AssociatedFile (если есть), языковой стандарт которого соответствует полю display_names_locale в ImageSegmenterOptions, используемом во время создания (по умолчанию «en», т.е. английский). Если ни один из них недоступен, будет заполнено только поле «индекс» результатов.

Пример такой модели можно найти на TensorFlow Hub. .