עזרה להגן על שונית המחסום הגדולה עם TensorFlow על Kaggle הצטרפו אתגר

זרימת טנסור :: אופ :: CropAndResize

#include <image_ops.h>

מחלץ גידולים מתמונת הקלט ומגדיל אותם.

סיכום

מחלץ גידולים crop_size של crop_size גודלם באמצעות crop_size או דגימת שכנה הקרובה ביותר (אולי עם שינוי יחס גובה-רוחב) לגודל פלט נפוץ המצוין על-ידי crop_size . זה כללי יותר מ- crop_to_bounding_box חילוץ בגודל קבוע מתמונת הקלט ואינו מאפשר שינוי גודל או שינוי יחס גובה-רוחב.

מחזיר טנסור עם crops image הקלט במיקומים שהוגדרו במיקומי התיבה התוחמת boxes . size = [crop_height, crop_width] כולן (עם אינטרפולציה דו size = [crop_height, crop_width] או הקרובה) size = [crop_height, crop_width] קבוע size = [crop_height, crop_width] . התוצאה היא טנסור 4-D [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] . גודל הגודל מיושר לפינה. בפרט, אם boxes = [[0, 0, 1, 1]] , השיטה תתן תוצאות זהות לשימוש ב- tf.image.resize_bilinear() או tf.image.resize_nearest_neighbor() (תלוי בטיעון method ) עם align_corners=True .

טענות:

  • היקף: אובייקט Scope
  • תמונה: טנזור 4-D של צורה [batch, image_height, image_width, depth] . שניהם image_height ו image_width צורך להיות חיוביים.
  • תיבות: טנזור דו-ממדי של צורה [num_boxes, 4] . השורה ה- i של הטנסור מציינת את הקואורדינטות של תיבה box_ind[i] בקואורדינטות מנורמלות [y1, x1, y2, x2] . ערך קואורדינטות מנורמל של y ממופה לקואורדינטת התמונה ב- y * (image_height - 1) , כך שמרווח [0, 1] של גובה התמונה מנורמל ממופה ל- [0, image_height - 1] בקואורדינטות גובה התמונה. אנו כן מאפשרים y1 > y2 , ובמקרה זה היבול המדגם הוא גרסה שהופכה כלפי מטה של ​​התמונה המקורית. מימד הרוחב מטופל באופן דומה. מותר לקואורדינטות מנורמל מחוץ לטווח [0, 1] , ובמקרה זה אנו משתמשים ב- extrapolation_value כדי להקפיץ את ערכי תמונת הקלט.
  • box_ind: טנזור 1-D של צורה [num_boxes] עם ערכי int32 ב- [0, batch) . הערך של box_ind[i] מציין את התמונה שאליה מתייחסת התיבה i -th.
  • גודל החיתוך: טנסור 1-D של 2 אלמנטים, size = [crop_height, crop_width] . כל תיקוני התמונה החתוכים מוקטן לגודל זה. יחס הגובה-רוחב של תוכן התמונה אינו נשמר. crop_height crop_width וגם crop_height crop_width צריכים להיות חיוביים.

תכונות אופציונליות (ראה Attrs ):

  • שיטה: מחרוזת המציינת את שיטת הדגימה לשינוי גודל. זה יכול להיות "bilinear" או "nearest" וברירת מחדל "bilinear" . נכון להיום נתמכות בשתי שיטות דגימה: דו שכבתי והשכן הקרוב ביותר.
  • extrapolation_value: ערך המשמש לאקסטרפולציה, במידת הצורך.

החזרות:

  • Output : טנזור 4-D של צורה [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .

קונסטרוקטורים ומשחתנים

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)

תכונות ציבוריות

crops
operation

פונקציות ציבוריות

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

פונקציות סטטיות ציבוריות

ExtrapolationValue (float x)
Method (StringPiece x)

סטרוקטורים

tensorflow :: ops :: CropAndResize :: Attrs

קובעי תכונות אופציונליים עבור CropAndResize .

תכונות ציבוריות

יבולים

::tensorflow::Output crops

מבצע

Operation operation

פונקציות ציבוריות

CropAndResize

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

CropAndResize

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

צוֹמֶת

::tensorflow::Node * node() const 

אופרטור :: זרימת טנסור :: קלט

 operator::tensorflow::Input() const 

אופרטור :: זרימת טנסור :: פלט

 operator::tensorflow::Output() const 

פונקציות סטטיות ציבוריות

ExtrapolationValue

039 חובה 40

שיטה

Attrs Method(
  StringPiece x
)