tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBoxV2

#include <image_ops.h>

Сгенерировать одну случайно искажённую ограничивающую рамку для изображения.

Краткое описание

Аннотации ограничивающих рамок часто предоставляются наряду с эталонными метками в задачах распознавания изображений или локализации объектов. Распространённый метод обучения такой системы — случайное искажение изображения с сохранением его содержимого, то есть аугментация данных. Эта операция возвращает случайно искажённую локализацию объекта, то есть ограничивающую рамку, с учётом image_size, bounding_boxes и ряда ограничений.

Результатом этой операции является одна ограничивающая рамка, которую можно использовать для обрезки исходного изображения. Результат возвращается в виде 3 тензоров: begin, size и bboxes. Первые 2 тензора можно напрямую передать в tf.slice для обрезки изображения. Последний можно передать в tf.image.draw_bounding_boxes, чтобы визуализировать ограничивающую рамку.

Ограничивающие рамки передаются и возвращаются в виде [y_min, x_min, y_max, x_max]. Координаты ограничивающей рамки — числа с плавающей точкой в [0.0, 1.0] относительно ширины и высоты исходного изображения.

Например:

# Generate a single distorted bounding box.
begin, size, bbox_for_draw = tf.image.sample_distorted_bounding_box(
    tf.shape(image),
    bounding_boxes=bounding_boxes)

# Draw the bounding box in an image summary.
image_with_box = tf.image.draw_bounding_boxes(tf.expand_dims(image, 0),
                                              bbox_for_draw)
tf.summary.image('images_with_box', image_with_box)

# Employ the bounding box to distort the image.
distorted_image = tf.slice(image, begin, size)

Обратите внимание: если сведения об ограничивающих рамках недоступны, значение use_image_if_no_bounding_boxes = true предполагает наличие одной неявной ограничивающей рамки, охватывающей всё изображение. Если use_image_if_no_bounding_boxes имеет значение false и ограничивающие рамки не заданы, возникает ошибка.

Аргументы:

• scope: объект Scope
• image_size: одномерный тензор, содержащий [height, width, channels].
• bounding_boxes: трёхмерный тензор формы [batch, N, 4], описывающий N ограничивающих рамок, связанных с изображением.
• min_object_covered: обрезанная область изображения должна содержать не менее этой доли любой из заданных ограничивающих рамок. Значение этого параметра должно быть неотрицательным. Если оно равно 0, обрезанная область не обязана пересекаться ни с одной из заданных ограничивающих рамок.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• seed: если для seed или seed2 задано ненулевое значение, генератор случайных чисел инициализируется указанным значением seed. В противном случае он инициализируется случайным начальным значением.
• seed2: второе начальное значение для предотвращения совпадения начальных значений.
• aspect_ratio_range: соотношение сторон обрезанной области изображения (ширина / высота) должно находиться в этом диапазоне.
• area_range: доля исходного изображения, содержащаяся в обрезанной области, должна находиться в этом диапазоне.
• max_attempts: количество попыток сгенерировать обрезанную область изображения с указанными ограничениями. После max_attempts неудачных попыток возвращается всё изображение.
• use_image_if_no_bounding_boxes: определяет поведение, если ограничивающие рамки не заданы. Если значение равно true, предполагается наличие неявной ограничивающей рамки, охватывающей всё исходное изображение. Если значение равно false, возникает ошибка.

Возвращает:

• Output begin: одномерный тензор, содержащий [offset_height, offset_width, 0]. Передайте его в tf.slice.
• Output size: одномерный тензор, содержащий [target_height, target_width, -1]. Передайте его в tf.slice.
• Output bboxes: трёхмерный тензор формы [1, 1, 4], содержащий искажённую ограничивающую рамку. Передайте его в tf.image.draw_bounding_boxes.

Открытые атрибуты

::tensorflow::Output bboxes

::tensorflow::Output begin

Operation operation

::tensorflow::Output size

Открытые функции

 SampleDistortedBoundingBoxV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input image_size,
  ::tensorflow::Input bounding_boxes,
  ::tensorflow::Input min_object_covered
)

 SampleDistortedBoundingBoxV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input image_size,
  ::tensorflow::Input bounding_boxes,
  ::tensorflow::Input min_object_covered,
  const SampleDistortedBoundingBoxV2::Attrs & attrs
)

Открытые статические функции

Attrs AreaRange(
  const gtl::ArraySlice< float > & x
)

Attrs AspectRatioRange(
  const gtl::ArraySlice< float > & x
)

Attrs MaxAttempts(
  int64 x
)

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)

Attrs UseImageIfNoBoundingBoxes(
  bool x
)