tensorflow::ops::CropAndResize

แยกส่วนต่างๆ จากเทนเซอร์ภาพอินพุตและปรับขนาดส่วนเหล่านั้น

สรุป

ฟังก์ชันนี้จะแยกส่วนภาพจากเทนเซอร์ภาพอินพุตและปรับขนาดโดยใช้การสุ่มตัวอย่างแบบไบลิเนียร์หรือการสุ่มตัวอย่างแบบเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (อาจมีการเปลี่ยนแปลงอัตราส่วนภาพ) ให้ได้ขนาดเอาต์พุตทั่วไปที่ระบุโดย crop_size นี้มีความยืดหยุ่นกว่าโอเปอเรเตอร์ crop_to_bounding_box ซึ่งแยกส่วนภาพขนาดคงที่จากภาพอินพุตและไม่อนุญาตให้ปรับขนาดหรือเปลี่ยนแปลงอัตราส่วนภาพ

ส่งคืนเทนเซอร์ที่มี crops จาก image อินพุต ณ ตำแหน่งที่กำหนดไว้ที่ตำแหน่งกรอบล้อมรอบใน boxes กล่องที่ถูกตัดทั้งหมดจะถูกปรับขนาด (ด้วยการประมาณค่าแบบ bilinear หรือ nearest neighbor) ให้มี size = [crop_height, crop_width] ผลลัพธ์ที่ได้คือเทนเซอร์ 4 มิติ [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] การปรับขนาดจะจัดเรียงตามมุม โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ถ้า boxes = [[0, 0, 1, 1]] เมธอดนี้จะให้ผลลัพธ์ที่เหมือนกับการใช้ tf.image.resize_bilinear() หรือ tf.image.resize_nearest_neighbor() (ขึ้นอยู่กับอาร์กิวเมนต์ method ) โดยตั้ง align_corners=True

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
• รูปภาพ: เทนเซอร์ 4 มิติที่มีรูปร่าง [batch, image_height, image_width, depth] โดยทั้ง image_height และ image_width ต้องเป็นค่าบวก
• กล่อง: เทนเซอร์ 2 มิติที่มีรูปร่าง [num_boxes, 4] แถวที่ i ของเทนเซอร์ระบุพิกัดของกล่องในภาพ box_ind[i] และระบุในพิกัดมาตรฐาน [y1, x1, y2, x2] ค่าพิกัดมาตรฐานของ y จะถูกแมปไปยังพิกัดภาพที่ y * (image_height - 1) เช่นเดียวกับช่วง [0, 1] ของความสูงภาพมาตรฐานจะถูกแมปไปยัง [0, image_height - 1] ในพิกัดความสูงของภาพ เราอนุญาตให้ y1 > y2 ได้ ในกรณีนี้ ภาพที่ตัดมาจะเป็นภาพกลับหัวของภาพต้นฉบับ มิติความกว้างได้รับการจัดการในทำนองเดียวกัน อนุญาตให้ใช้พิกัดมาตรฐานที่อยู่นอกช่วง [0, 1] ได้ ในกรณีนี้ เราจะใช้ extrapolation_value เพื่อประมาณค่าภาพอินพุต
• box_ind: เทนเซอร์ 1 มิติ รูปร่าง [num_boxes] ที่มีค่า int32 ในช่วง [0, batch) ค่าของ box_ind[i] ระบุภาพที่กล่องที่ i อ้างถึง
• crop_size: เทนเซอร์ 1 มิติที่มี 2 องค์ประกอบ size = [crop_height, crop_width] ส่วนของภาพที่ถูกตัด ทั้งหมด จะถูกปรับขนาดให้เท่ากับขนาดนี้ อัตราส่วนภาพของเนื้อหาภาพจะไม่ถูกรักษาไว้ ทั้ง crop_height และ crop_width ต้องเป็นค่าบวก

คุณลักษณะเสริม (ดูที่ Attrs ):

• วิธีการ: สตริงที่ระบุวิธีการสุ่มตัวอย่างสำหรับการปรับขนาด สามารถเป็น "bilinear" หรือ "nearest" และค่าเริ่มต้นคือ "bilinear" ปัจจุบันรองรับวิธีการสุ่มตัวอย่างสองวิธี ได้แก่ Bilinear และ Nearest Neighbor
• extrapolation_value: ค่าที่ใช้สำหรับการประมาณค่าเพิ่มเติม เมื่อสามารถทำได้

การส่งคืนสินค้า:

• Output : เทนเซอร์ 4 มิติ ที่มีรูปร่าง [num_boxes, crop_height, crop_width, depth]

คุณลักษณะสาธารณะ

::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
)