TensorFlow 14 Mayıs'ta Google I/O'ya geri döndü!
Şimdi üye Ol
ImageSegmenter
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Görüntüler üzerinde segmentasyon gerçekleştirir.
API , TFLite Model Meta Verilerine sahip bir TFLite modeli beklemektedir. .
API, bir görüntü giriş tensörü ve bir çıkış tensörü olan modelleri destekler. Daha spesifik olmak gerekirse, gereksinimler şunlardır.
- Giriş görüntüsü tensörü (
kTfLiteUInt8
/ kTfLiteFloat32
)- boyut görüntü girişi
[batch x height x width x channels]
. - toplu çıkarım desteklenmiyor (
batch
1 olması gerekiyor). - yalnızca RGB girişleri desteklenir (
channels
3 olması gerekir). - tür
kTfLiteFloat32
ise, giriş normalleştirmesi için normalizationOptions'ın meta verilere eklenmesi gerekir.
Çıkış görüntüsü tensörü ( kTfLiteUInt8
/ kTfLiteFloat32
)- boyut tensörü
[batch x mask_height x mask_width x num_classes]
, burada batch
1 olması gerekir, mask_width
ve mask_height
model tarafından üretilen segmentasyon maskelerinin boyutlarıdır ve num_classes
model tarafından desteklenen sınıfların sayısıdır. - isteğe bağlı (ancak önerilen) etiket eşlemeleri, her satırda bir etiket içeren TENSOR_AXIS_LABELS türünde AssociatedFile-s olarak eklenebilir. Bu türden ilk AssociatedFile (varsa) sınıf adını, yani sonuçların
ColoredLabel.getlabel()
ını doldurmak için kullanılır. Görünen ad, yani ColoredLabel.getDisplayName()
, yerel ayarı, oluşturma zamanında kullanılan `ImageSegmenterOptions`ın `display_names_locale` alanıyla eşleşen AssociatedFile'dan (varsa) doldurulur (varsayılan olarak "en", yani İngilizce). Bunlardan hiçbiri mevcut değilse sonuçların yalnızca 'index' alanı doldurulacaktır.
Böyle bir modelin bir örneğini TensorFlow Hub'da bulabilirsiniz. .
Kalıtsal Yöntemler
Java.lang.Object sınıfından boolean | |
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 () |
Java.io.Closeable arayüzünden Java.lang.AutoCloseable arayüzünden Genel Yöntemler
public static ImageSegmenter createFromFile (Bağlam bağlamı, String modelPath)
Parametreler
bağlam | |
---|
modelYol | varlıklardaki meta verilerle segmentasyon modelinin yolu |
---|
genel statik ImageSegmenter createFromFile ( Dosya modeliFile)
Parametreler
modelDosya | segmentasyon modeli File örneği |
---|
Parametreler
modelDosya | segmentasyon modeli File örneği |
---|
seçenekler | |
---|
Parametreler
bağlam | |
---|
modelYol | varlıklardaki meta verilerle segmentasyon modelinin yolu |
---|
seçenekler | |
---|
Parametreler
çerçeveBufferHandle | |
---|
seçenekler | |
---|
Sağlanan görüntü üzerinde gerçek segmentasyonu gerçekleştirir.
ImageSegmenter
aşağıdaki TensorImage
renk alanı türlerini destekler:
Parametreler
görüntü | bir RGB veya YUV görüntüsünü temsil eden bir UINT8 TensorImage nesnesi |
---|
İadeler
- görüntü segmentasyonu gerçekleştirmenin sonuçları. Şu anda tek bir
Segmentation
öğesinin döndürülmesinin beklendiğini unutmayın. Sonuç, örneğin nesne başına bir segmentasyon döndürebilen örnek segmentasyon modellerine daha sonra genişletilmek üzere bir List
saklanır.
Sağlanan MlImage
üzerinde gerçek segmentasyonu gerçekleştirir.
Parametreler
görüntü | segmentlere ayrılacak bir MlImage . |
---|
İadeler
- görüntü segmentasyonu gerçekleştirmenin sonuçları. Şu anda tek bir
Segmentation
öğesinin döndürülmesinin beklendiğini unutmayın. Sonuç, örneğin nesne başına bir segmentasyon döndürebilen örnek segmentasyon modellerine daha sonra genişletilmek üzere bir List
saklanır.
Parametreler
görüntü | bir RGB veya YUV görüntüsünü temsil eden bir UINT8 TensorImage nesnesi |
---|
seçenekler | seçenekler görüntünün nasıl ön işleneceğini yapılandırır |
---|
İadeler
- görüntü segmentasyonu gerçekleştirmenin sonuçları. Şu anda tek bir
Segmentation
öğesinin döndürülmesinin beklendiğini unutmayın. Sonuç, örneğin nesne başına bir segmentasyon döndürebilen örnek segmentasyon modellerine daha sonra genişletilmek üzere bir List
saklanır.
Parametreler
görüntü | segmentlere ayrılacak bir MlImage . |
---|
seçenekler | seçenekler görüntünün nasıl ön işleneceğini yapılandırır. |
---|
İadeler
- görüntü segmentasyonu gerçekleştirmenin sonuçları. Şu anda tek bir
Segmentation
öğesinin döndürülmesinin beklendiğini unutmayın. Sonuç, örneğin nesne başına bir segmentasyon döndürebilen örnek segmentasyon modellerine daha sonra genişletilmek üzere bir List
saklanır.
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2023-12-01 UTC.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"İhtiyacım olan bilgiler yok"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Çok karmaşık / çok fazla adım var"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Güncel değil"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Çeviri sorunu"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"Örnek veya kod sorunu"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Diğer"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Anlaması kolay"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Sorunumu çözdü"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Diğer"
}]