tensorflow :: ops :: SampleDistortedBoundingBox

이미지에 대해 임의로 왜곡 된 단일 경계 상자를 생성합니다.

요약

경계 상자 주석은 이미지 인식 또는 객체 위치 파악 작업에서 실측 레이블과 함께 제공되는 경우가 많습니다. 이러한 시스템을 훈련하는 일반적인 기술은 콘텐츠를 보존하면서 이미지를 무작위로 왜곡하는 것입니다 (예 : 데이터 증가) . 이 Op는 image_size , bounding_boxes 및 일련의 제약 조건이 주어 졌을 때 객체, 즉 경계 상자의 무작위로 왜곡 된 지역화를 출력합니다.

이 Op의 출력은 원본 이미지를 자르는 데 사용할 수있는 단일 경계 상자입니다. 출력은 begin , size 및 bboxes 3 개의 텐서로 반환됩니다. 처음 2 개의 텐서는 이미지를 자르기 위해 tf.slice 에 직접 공급 될 수 있습니다. 후자는 tf.image.draw_bounding_boxes 에 제공되어 경계 상자가 어떻게 생겼는지 시각화 할 수 있습니다.

경계 상자가 제공되고 [y_min, x_min, y_max, x_max] 로 반환됩니다. 경계 상자 좌표는 기본 이미지의 너비와 높이를 기준으로 [0.0, 1.0] 로 부동합니다.

예를 들면

    # Generate a single distorted bounding box.
    begin, size, bbox_for_draw = tf.image.sample_distorted_bounding_box(
        tf.shape(image),
        bounding_boxes=bounding_boxes)

    # Draw the bounding box in an image summary.
    image_with_box = tf.image.draw_bounding_boxes(tf.expand_dims(image, 0),
                                                  bbox_for_draw)
    tf.summary.image('images_with_box', image_with_box)

    # Employ the bounding box to distort the image.
    distorted_image = tf.slice(image, begin, size)

경계 상자 정보를 사용할 수없는 경우 use_image_if_no_bounding_boxes = true 설정하면 전체 이미지를 덮는 단일 암시 적 경계 상자가 있다고 가정합니다. use_image_if_no_bounding_boxes 가 false이고 경계 상자가 제공되지 않으면 오류가 발생합니다.

인수 :

• 범위 : 범위 개체
• image_size : 1-D, [height, width, channels] .
• bounding_boxes : 이미지와 관련된 N 개의 경계 상자를 설명하는 [batch, N, 4] 모양의 3 차원.

선택적 속성 ( Attrs 참조) :

• seed : seed 또는 seed2 가 0이 아닌 값으로 설정된 경우, 난수 생성기는 주어진 seed 의해 seed 됩니다. 그렇지 않으면 임의의 시드로 시드됩니다.
• seed2 : 시드 충돌을 피하기위한 두 번째 시드.
• min_object_covered : 이미지의 잘린 영역에는 제공된 경계 상자의이 비율 이상이 포함되어야합니다. 이 매개 변수의 값은 음수가 아니어야합니다. 0의 경우 잘린 영역이 제공된 경계 상자와 겹칠 필요가 없습니다.
• aspect_ratio_range : 이미지의 잘린 영역은이 범위 내에서 가로 세로 비율 = 너비 / 높이를 가져야합니다.
• area_range : 이미지의 잘린 영역은이 범위 내에서 제공된 이미지의 일부를 포함해야합니다.
• max_attempts : 지정된 제약 조건의 이미지에서 잘린 영역을 생성하려는 시도 횟수입니다. max_attempts 실패 후 전체 이미지를 반환합니다.
• use_image_if_no_bounding_boxes : 경계 상자가 제공되지 않은 경우 동작을 제어합니다. 참이면 전체 입력을 덮는 암시 적 경계 상자를 가정합니다. 거짓이면 오류를 발생시킵니다.

보고:

• Output 시작 : 1-D, 포함 [offset_height, offset_width, 0] . tf.slice 대한 입력으로 제공합니다.
• Output 크기 : 1-D, 포함 [target_height, target_width, -1] . tf.slice 대한 입력으로 제공합니다.
• Output bbox : 왜곡 된 경계 상자를 포함하는 [1, 1, 4] 모양의 3 차원. tf.image.draw_bounding_boxes 대한 입력으로 제공합니다.

공용 속성

::tensorflow::Output bboxes

::tensorflow::Output begin

Operation operation

::tensorflow::Output size

 SampleDistortedBoundingBox(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input image_size,
  ::tensorflow::Input bounding_boxes
)

 SampleDistortedBoundingBox(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input image_size,
  ::tensorflow::Input bounding_boxes,
  const SampleDistortedBoundingBox::Attrs & attrs
)

Attrs AreaRange(
  const gtl::ArraySlice< float > & x
)

Attrs AspectRatioRange(
  const gtl::ArraySlice< float > & x
)

Attrs MaxAttempts(
  int64 x
)

Attrs MinObjectCovered(
  float x
)

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)

Attrs UseImageIfNoBoundingBoxes(
  bool x
)