StatelessSampleDistortedBoundingBox

নির্ধারকভাবে একটি চিত্রের জন্য একটি এলোমেলোভাবে বিকৃত বাউন্ডিং বাক্স তৈরি করুন।

বাউন্ডিং বক্স টীকাগুলি প্রায়শই ইমেজ স্বীকৃতি বা বস্তু স্থানীয়করণের কাজগুলিতে গ্রাউন্ড-ট্রুথ লেবেল ছাড়াও সরবরাহ করা হয়। এই ধরনের একটি সিস্টেমকে প্রশিক্ষণের জন্য একটি সাধারণ কৌশল হল একটি চিত্রকে এর বিষয়বস্তু সংরক্ষণ করার সময় এলোমেলোভাবে বিকৃত করা, যেমন ডেটা বৃদ্ধি । এই Op, একই `বীজ` দেওয়া, একটি বস্তুর এলোমেলোভাবে বিকৃত স্থানীয়করণ, অর্থাৎ বাউন্ডিং বক্স, একটি `চিত্র_আকার`, `বাউন্ডিং_বক্স` এবং সীমাবদ্ধতার একটি সিরিজ প্রদত্ত নির্ধারকভাবে আউটপুট করে।

এই অপের আউটপুট হল একটি একক বাউন্ডিং বাক্স যা মূল ছবি ক্রপ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। আউটপুটটি 3 টি টেনসর হিসাবে ফেরত দেওয়া হয়: `begin`, `size` এবং `bboxes`। প্রথম 2 টি টেনসর ছবি ক্রপ করার জন্য সরাসরি `tf.slice` এ দেওয়া যেতে পারে। বাউন্ডিং বক্সটি দেখতে কেমন তা কল্পনা করতে পরেরটি `tf.image.draw_bounding_boxes`-এ সরবরাহ করা হতে পারে।

বাউন্ডিং বাক্স সরবরাহ করা হয় এবং `[y_min, x_min, y_max, x_max]` হিসাবে ফেরত দেওয়া হয়। বাউন্ডিং বক্স স্থানাঙ্কগুলি অন্তর্নিহিত চিত্রের প্রস্থ এবং উচ্চতার সাপেক্ষে `[0.0, 1.0]` তে ভাসছে।

এই Op-এর আউটপুট একই `বীজ` দেওয়া নিশ্চিত করা হয়েছে এবং ফাংশনটি কতবার কল করা হয়েছে তার থেকে স্বাধীন এবং বৈশ্বিক বীজ সেটিংস থেকে স্বাধীন (যেমন `tf.random.set_seed`)।

উদাহরণ ব্যবহার:

>>> চিত্র = 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, shape=[1, 1, 4]) >>> বীজ = (1, 2) ) >>> # একটি একক বিকৃত বাউন্ডিং বক্স তৈরি করুন। >>> bbox_begin, bbox_size, bbox_draw = ( ... tf.image.stateless_sample_distorted_bounding_box( ... tf.shape(image), bounding_boxes=bbox, seed=seed)) >>> # ছবি বিকৃত করতে বাউন্ডিং বক্স ব্যবহার করুন . >>> tf.slice(ছবি, bbox_begin, bbox_size) >>> # একটি চিত্র সারাংশে বাউন্ডিং বক্সটি আঁকুন। >>> রং = np.array([[1.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 1.0]]) >>> tf.image.draw_bounding_boxes( ... tf.expand_dims(tf.cast(image, tf) .float32),0), bbox_draw, রঙ)

মনে রাখবেন যদি কোনো বাউন্ডিং বক্সের তথ্য উপলভ্য না থাকে, তাহলে `use_image_if_no_bounding_boxes = true` সেট করলে অনুমান করা হবে যে পুরো ইমেজটি কভার করে একটি একক অন্তর্নিহিত বাউন্ডিং বক্স আছে। যদি `ব্যবহার_ছবি_ইফ_নো_বাউন্ডিং_বক্স' মিথ্যা হয় এবং কোনো বাউন্ডিং বাক্স সরবরাহ করা না হয়, তাহলে একটি ত্রুটি উত্থাপিত হয়।