tensorflow:: ops:: CropAndResize

מחלץ חתכים מטנזור תמונת הקלט ומשנה את גודלם.

תַקצִיר

מחלץ פרוסה מטנזור תמונת הקלט ומשנה את גודלה באמצעות דגימה דו-לינארית או דגימה של nearest neighbor (אולי עם שינוי יחס גובה-רוחב) לגודל פלט משותף שצוין על ידי crop_size . זהו אופציה כללית יותר מאופציונלית crop_to_bounding_box אשר מחלצת פרוסה בגודל קבוע מתמונת הקלט ואינה מאפשרת שינוי גודל או שינוי יחס גובה-רוחב.

מחזירה טנזור עם crops image הקלט במיקומים שהוגדרו במיקומי התיבה התוחמת בתוך boxes . גודל התיבות החתוכים משתנה כל הזמן (עם אינטרפולציה דו-לינארית או אינטרפולציה של nearest neighbor) לגודל קבוע size = [crop_height, crop_width] . התוצאה היא טנזור 4-ממדי [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] . שינוי הגודל מיושר לפינות. בפרט, אם boxes = [[0, 0, 1, 1]] , השיטה תיתן תוצאות זהות לשימוש tf.image.resize_bilinear() או tf.image.resize_nearest_neighbor() (תלוי בארגומנט method ) עם align_corners=True .

טיעונים:

• היקף: אובייקט היקף
• תמונה: טנזור 4-ממדי של צורה [batch, image_height, image_width, depth] . גם image_height וגם image_width צריכים להיות חיוביים.
• קופסאות: טנזור דו-ממדי בעל צורה [num_boxes, 4] . השורה ה- i של הטנזור מציינת את הקואורדינטות של תיבה בתמונה box_ind[i] ומצוינת בקואורדינטות מנורמלות [y1, x1, y2, x2] . ערך קואורדינטה מנורמל של y ממופה לקואורדינטת התמונה ב- y * (image_height - 1) , כך שהמרווח [0, 1] של גובה התמונה המנורמל ממופה ל- [0, image_height - 1] בקואורדינטות גובה התמונה. אנו מאפשרים y1 > y2 , ובמקרה זה החיתוך שנדגם הוא גרסה הפוכה למעלה-למטה של ​​התמונה המקורית. ממד הרוחב מטופל באופן דומה. קואורדינטות מנורמלות מחוץ לטווח [0, 1] מותרות, ובמקרה זה אנו משתמשים extrapolation_value כדי לחשב את ערכי התמונה הקלט.
• box_ind: טנזור חד-ממדי של הצורה [num_boxes] עם ערכי int32 ב- [0, batch) . הערך של box_ind[i] מציין את התמונה שאליה מתייחסת התיבה ה- i .
• crop_size: טנזור חד-ממדי של 2 אלמנטים, size = [crop_height, crop_width] . כל קטעי התמונה החתוכים משתנים לגודל זה. יחס הגובה-רוחב של תוכן התמונה אינו נשמר. גם crop_height וגם crop_width צריכים להיות חיוביים.

מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs ):

• שיטה: מחרוזת המציינת את שיטת הדגימה לשינוי גודל. היא יכולה להיות "bilinear" או "nearest" וברירת המחדל היא "bilinear" . נכון לעכשיו, שתי שיטות דגימה נתמכות: Bilinear ו-Nearest Neighbor.
• ערך_אקסטרפולציה: ערך המשמש לאקסטרפולציה, כאשר רלוונטי.

החזרות:

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

מאפיינים ציבוריים

::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
)