tensorflow:: ops:: CropAndResize

ইনপুট ইমেজ টেনসর থেকে খণ্ডিত অংশ বের করে এবং সেগুলোর আকার পরিবর্তন করে।

সারসংক্ষেপ

ইনপুট ইমেজ টেনসর থেকে ক্রপ বা অংশবিশেষ বের করে এবং বাইলিনিয়ার স্যাম্পলিং বা নিয়ারেস্ট নেইবার স্যাম্পলিং (সম্ভবত অ্যাস্পেক্ট রেশিও পরিবর্তন সহ) ব্যবহার করে সেগুলোকে crop_size দ্বারা নির্দিষ্ট একটি সাধারণ আউটপুট আকারে রিসাইজ করে। এটি crop_to_bounding_box অপ-এর চেয়ে বেশি সাধারণ, যা ইনপুট ইমেজ থেকে একটি নির্দিষ্ট আকারের স্লাইস বের করে এবং রিসাইজিং বা অ্যাস্পেক্ট রেশিও পরিবর্তনের সুযোগ দেয় না।

এই মেথডটি ইনপুট image বাউন্ডিং বক্সের অবস্থান অনুযায়ী, boxes এ সংজ্ঞায়িত অংশগুলো থেকে crops একটি টেনসর রিটার্ন করে। ক্রপ করা বক্সগুলোকে (বাইলিনিয়ার বা নিয়ারেস্ট নেইবার ইন্টারপোলেশনের মাধ্যমে) একটি নির্দিষ্ট size = [crop_height, crop_width] এ রিসাইজ করা হয়। এর ফলে একটি ৪-মাত্রিক টেনসর [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] পাওয়া যায়। এই রিসাইজিং কোণা-সারিবদ্ধ (corner aligned) হয়। বিশেষত, যদি boxes = [[0, 0, 1, 1]] হয়, তাহলে এই মেথডটি tf.image.resize_bilinear() বা tf.image.resize_nearest_neighbor() ( method আর্গুমেন্টের উপর নির্ভরশীল) মেথডের align_corners=True প্যারামিটারসহ ব্যবহারের অনুরূপ ফলাফল দেবে।

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• ইমেজ: [batch, image_height, image_width, depth] আকারের একটি ৪-মাত্রিক টেনসর। image_height এবং image_width উভয়ই ধনাত্মক হতে হবে।
• বক্স: [num_boxes, 4] আকারের একটি 2-D টেনসর। টেনসরের i তম সারি box_ind[i] ইমেজের একটি বক্সের স্থানাঙ্ক নির্দিষ্ট করে এবং এটি নর্মালাইজড স্থানাঙ্ক [y1, x1, y2, x2] -এ নির্দিষ্ট করা হয়। y এর একটি নর্মালাইজড স্থানাঙ্ক মানকে y * (image_height - 1) -এ ইমেজ স্থানাঙ্কে ম্যাপ করা হয়, যেমন নর্মালাইজড ইমেজ উচ্চতার [0, 1] ব্যবধিকে ইমেজ উচ্চতার স্থানাঙ্কে [0, image_height - 1] -এ ম্যাপ করা হয়। আমরা y1 > y2 কে অনুমতি দিই, সেক্ষেত্রে স্যাম্পল করা ক্রপটি মূল ইমেজের একটি উপর-নিচ ফ্লিপ করা সংস্করণ হয়। প্রস্থের মাত্রাটিও একইভাবে বিবেচনা করা হয়। [0, 1] পরিসরের বাইরের নর্মালাইজড স্থানাঙ্ক অনুমোদিত, সেক্ষেত্রে আমরা ইনপুট ইমেজের মান এক্সট্রাপোলেট করার জন্য extrapolation_value ব্যবহার করি।
• box_ind: [num_boxes] আকারের একটি ১-মাত্রিক টেনসর, যার মানগুলো [0, batch) পরিসরের মধ্যে int32। box_ind[i] -এর মানটি সেই চিত্রটিকে নির্দিষ্ট করে, যেটিকে i তম বক্সটি নির্দেশ করে।
• ক্রপ_সাইজ: ২টি উপাদানের একটি ১-ডি টেনসর, size = [crop_height, crop_width] । ক্রপ করা সমস্ত ইমেজ প্যাচ এই আকারে রিসাইজ করা হয়। ইমেজ কন্টেন্টের অ্যাসপেক্ট রেশিও সংরক্ষিত থাকে না। crop_height এবং crop_width উভয়কেই ধনাত্মক হতে হবে।

ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউটসমূহ (দেখুন Attrs ):

• পদ্ধতি: আকার পরিবর্তনের জন্য স্যাম্পলিং পদ্ধতি নির্দিষ্টকারী একটি স্ট্রিং। এটি "bilinear" বা "nearest" হতে পারে এবং ডিফল্ট হিসেবে "bilinear" থাকে। বর্তমানে দুটি স্যাম্পলিং পদ্ধতি সমর্থিত: Bilinear এবং Nearest Neighbor।
• এক্সট্রাপোলেশন_ভ্যালু: প্রযোজ্য ক্ষেত্রে, এক্সট্রাপোলেশনের জন্য ব্যবহৃত মান।

ফেরত:

• Output : [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] আকারের একটি ৪-মাত্রিক টেনসর।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

::tensorflow::Output crops

Operation operation

 CropAndResize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input image,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  ::tensorflow::Input crop_size
)

 CropAndResize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input image,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  ::tensorflow::Input crop_size,
  const CropAndResize::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs ExtrapolationValue(
  float x
)

Attrs Method(
  StringPiece x
)