tensorflow::ops::StatelessSampleDistortedBoundingBox

#include <image_ops.h>

Генерация случайной искажённой рамки для изображения с детерминированным результатом.

Краткое описание

Аннотации границ области часто предоставляются наряду с истинными метками в задачах распознавания изображений или локализации объектов. Распространённый метод обучения такой системы заключается в случайном искажении изображения при сохранении его содержимого, т. е. усиление данных. Данный оператор, при одинаковых seed, детерминированно выводит случайное искажение локализации объекта, т. е. рамки, заданной image_size, bounding_boxes и рядом ограничений.

Выходной результат данного оператора — одна рамка, которая может использоваться для обрезки исходного изображения. Результат возвращается как 3 тензора: begin, size и bboxes. Первые два тензора можно напрямую использовать в tf.slice для обрезки изображения. Последний тензор может быть передан в tf.image.draw_bounding_boxes для визуализации рамки.

Рамки предоставляются и возвращаются как [y_min, x_min, y_max, x_max]. Координаты рамки — это числа с плавающей точкой в [0.0, 1.0] относительно ширины и высоты базового изображения.

Выходной результат данного оператора гарантированно будет одинаковым при одинаковых seed и не зависит от того, сколько раз функция вызывается, а также от настроек глобального генератора случайных чисел (например, tf.random.set_seed).

Пример использования:

image = 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]) seed = (1, 2)

Генерация одной искажённой рамки

bbox_begin, bbox_size, bbox_draw = ( ... tf.image.stateless_sample_distorted_bounding_box( ... tf.shape(image), bounding_boxes=bbox, seed=seed))

Применение рамки для искажения изображения

tf.slice(image, bbox_begin, bbox_size)

Вывод рамки на изображение в сводке

colors = 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, colors)

Обратите внимание, что если информация о рамках отсутствует, установка use_image_if_no_bounding_boxes = true предполагает наличие одной неявной рамки, охватывающей всё изображение. Если use_image_if_no_bounding_boxes ложно, а рамки не предоставлены, генерируется ошибка.

Аргументы:

scope: Объект Scope
image_size: 1-D, содержащий [height, width, channels].
bounding_boxes: 3-D с формой [batch, N, 4] описывает N рамок, связанных с изображением.
min_object_covered: Область вырезанного изображения должна содержать не менее этой доли любой предоставленной рамки. Значение этого параметра должно быть неотрицательным. В случае 0, область вырезанного изображения не обязана перекрывать ни одну из предоставленных рамок.
seed: 1-D с формой [2]. Зерно для генератора случайных чисел. Должен иметь тип int32 или int64. (При использовании XLA, только int32 разрешено.)

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

aspect_ratio_range: Область вырезанного изображения должна иметь отношение сторон = ширина / высота в этом диапазоне.
area_range: Область вырезанного изображения должна содержать долю предоставленного изображения в этом диапазоне.
max_attempts: Количество попыток сгенерировать область вырезанного изображения указанных ограничений. После max_attempts неудачных попыток возвращается всё изображение.
use_image_if_no_bounding_boxes: Управляет поведением, если рамки не предоставлены. Если true, предполагается неявная рамка, охватывающая весь вход. Если false, генерируется ошибка.

Возвращаемые значения:

Output begin: 1-D, содержащий [offset_height, offset_width, 0]. Предоставляется в качестве входных данных для tf.slice.
Output size: 1-D, содержащий [target_height, target_width, -1]. Предоставляется в качестве входных данных для tf.slice.
Output bboxes: 3-D с формой [1, 1, 4] содержащий искажённую рамку. Предоставляется в качестве входных данных для tf.image.draw_bounding_boxes.

Конструкторы и деструкторы
`StatelessSampleDistortedBoundingBox(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input image_size, ::tensorflow::Input bounding_boxes, ::tensorflow::Input min_object_covered, ::tensorflow::Input seed)`
`StatelessSampleDistortedBoundingBox(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input image_size, ::tensorflow::Input bounding_boxes, ::tensorflow::Input min_object_covered, ::tensorflow::Input seed, const StatelessSampleDistortedBoundingBox::Attrs & attrs)`

Публичные атрибуты
`bboxes`	`::tensorflow::Output`
`begin`	`::tensorflow::Output`
`operation`	`Operation`
`size`	`::tensorflow::Output`

Публичные статические функции
`AreaRange(const gtl::ArraySlice< float > & x)`	`Attrs`
`AspectRatioRange(const gtl::ArraySlice< float > & x)`	`Attrs`
`MaxAttempts(int64 x)`	`Attrs`
`UseImageIfNoBoundingBoxes(bool x)`	`Attrs`

Структуры
tensorflow::ops::StatelessSampleDistortedBoundingBox::Attrs	Необязательные атрибуты-установщики для StatelessSampleDistortedBoundingBox.

Публичные атрибуты

bboxes

::tensorflow::Output bboxes

begin

::tensorflow::Output begin

operation

Operation operation

size

::tensorflow::Output size

Публичные функции

StatelessSampleDistortedBoundingBox

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

StatelessSampleDistortedBoundingBox

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

Публичные статические функции

AreaRange

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

AspectRatioRange

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

MaxAttempts

Attrs MaxAttempts(
  int64 x
)

UseImageIfNoBoundingBoxes

Attrs UseImageIfNoBoundingBoxes(
  bool x
)

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.4/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/stateless-sample-distorted-bounding-box