Gere uma caixa delimitadora distorcida aleatoriamente para uma imagem de forma determinística.
As anotações da caixa delimitadora costumam ser fornecidas em adição aos rótulos de verdade em tarefas de reconhecimento de imagem ou localização de objetos. Uma técnica comum para treinar tal sistema é distorcer aleatoriamente uma imagem enquanto preserva seu conteúdo, ou seja, aumento de dados . Este Op, dado o mesmo `seed`, deterministicamente produz uma localização distorcida aleatoriamente de um objeto, ou seja, caixa delimitadora, dado um` image_size`, `bounding_boxes` e uma série de restrições.
A saída desta Op é uma única caixa delimitadora que pode ser usada para cortar a imagem original. A saída é retornada como 3 tensores: `begin`,` size` e `bboxes`. Os primeiros 2 tensores podem ser alimentados diretamente em `tf.slice` para cortar a imagem. O último pode ser fornecido a `tf.image.draw_bounding_boxes` para visualizar a aparência da caixa delimitadora.
Caixas delimitadoras são fornecidas e retornadas como `[y_min, x_min, y_max, x_max]`. As coordenadas da caixa delimitadora são flutuantes em `[0.0, 1.0]` em relação à largura e altura da imagem subjacente.
A saída deste Op é garantidamente a mesma dado o mesmo `seed` e é independente de quantas vezes a função é chamada, e independente das configurações globais de seed (por exemplo,` tf.random.set_seed`).
Exemplo de uso:
>>> imagem = np.array ([[[1], [2], [3]], [[4], [5], [6]], [[7], [8], [9] ]]) >>> bbox = tf.constant (... [0.0, 0.0, 1.0, 1.0], dtype = tf.float32, forma = [1, 1, 4]) >>> seed = (1, 2 ) >>> # Gere uma única caixa delimitadora distorcida. >>> bbox_begin, bbox_size, bbox_draw = (... tf.image.stateless_sample_distorted_bounding_box (... tf.shape (imagem), bounding_boxes = bbox, seed = seed)) >>> # Use a caixa delimitadora para distorcer a imagem . >>> tf.slice (imagem, bbox_begin, bbox_size) Observe que se nenhuma informação de caixa delimitadora estiver disponível, definir `use_image_if_no_bounding_boxes = true` assumirá que há uma única caixa delimitadora implícita cobrindo toda a imagem. Se `use_image_if_no_bounding_boxes` for falso e nenhuma caixa delimitadora for fornecida, um erro será gerado.
Classes aninhadas
| aula | StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | Atributos opcionais para StatelessSampleDistortedBoundingBox | |
Métodos Públicos
| static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | areaRange (List <Float> areaRange) |
| static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | aspectRatioRange (List <Float> aspectRatioRange) |
| Resultado <Float> | bboxes () 3-D com a forma `[1, 1, 4]` contendo a caixa delimitadora distorcida. |
| Saída <T> | começar () 1-D, contendo `[offset_height, offset_width, 0]`. |
| static <T extends Number, U extends Number> StatelessSampleDistortedBoundingBox <T> | |
| static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | maxAttempts ( maxAttempts longos) |
| Saída <T> | tamanho () 1-D, contendo `[target_height, target_width, -1]`. |
| static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | useImageIfNoBoundingBoxes (Boolean useImageIfNoBoundingBoxes) |
Métodos herdados
Métodos Públicos
public static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options areaRange (List <Float> areaRange)
Parâmetros
| areaRange | A área recortada da imagem deve conter uma fração da imagem fornecida dentro deste intervalo. |
|---|
public static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options aspectRatioRange (List <Float> aspectRatioRange)
Parâmetros
| aspectRatioRange | A área recortada da imagem deve ter uma proporção = largura / altura dentro deste intervalo. |
|---|
Public Output <Float> bboxes ()
3-D com a forma `[1, 1, 4]` contendo a caixa delimitadora distorcida. Forneça como entrada para `tf.image.draw_bounding_boxes`.
public Output <T> begin ()
1-D, contendo `[offset_height, offset_width, 0]`. Fornece como entrada para `tf.slice`.
public static StatelessSampleDistortedBoundingBox <T> create ( Scope escopo, Operando <T> imageSize, Operando <float> boundingBoxes, Operando <float> minObjectCovered, Operando <U> semente, Options ... Opções)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação StatelessSampleDistortedBoundingBox.
Parâmetros
| alcance | escopo atual |
|---|---|
| tamanho da imagem | 1-D, contendo `[altura, largura, canais]`. |
| boundingBoxes | 3-D com a forma `[lote, N, 4]` descrevendo as N caixas delimitadoras associadas à imagem. |
| minObjectCovered | A área recortada da imagem deve conter pelo menos esta fração de qualquer caixa delimitadora fornecida. O valor deste parâmetro não deve ser negativo. No caso de 0, a área cortada não precisa se sobrepor a nenhuma das caixas delimitadoras fornecidas. |
| semente | 1-D com forma `[2]`. A semente para o gerador de números aleatórios. Deve ter dtype `int32` ou` int64`. (Ao usar o XLA, apenas `int32` é permitido.) |
| opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância de StatelessSampleDistortedBoundingBox
public static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options maxAttempts (Long maxAttempts)
Parâmetros
| maxAttempts | Número de tentativas de gerar uma região recortada da imagem das restrições especificadas. Após falhas de `max_attempts`, retorna a imagem inteira. |
|---|
public Output <T> size ()
1-D, contendo `[target_height, target_width, -1]`. Fornece como entrada para `tf.slice`.
public static StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options useImageIfNoBoundingBoxes (Boolean useImageIfNoBoundingBoxes)
Parâmetros
| useImageIfNoBoundingBoxes | Controla o comportamento se nenhuma caixa delimitadora for fornecida. Se verdadeiro, assume uma caixa delimitadora implícita cobrindo toda a entrada. Se for falso, gera um erro. |
|---|