tf.raw_ops.SampleDistortedBoundingBox
Генерация одной случайной искажённой области для изображения.
tf.raw_ops.SampleDistortedBoundingBox(
image_size, bounding_boxes, seed=0, seed2=0, min_object_covered=0.1,
aspect_ratio_range=[0.75, 1.33], area_range=[0.05, 1], max_attempts=100,
use_image_if_no_bounding_boxes=False, name=None
)
Аннотации bounding box часто предоставляются дополнительно к меткам ground-truth в задачах распознавания изображений или локализации объектов. Распространённый метод обучения такой системы — случайное искажение изображения при сохранении его содержимого, т.е. аугментация данных. Данный оператор выводит случайное искажённое расположение объекта, т.е. bounding box, заданного image_size, bounding_boxes и рядом ограничений.
Выходной параметр данного оператора — единственная область, которая может использоваться для обрезки исходного изображения. Выход возвращается как 3 тензора: begin, size и bboxes. Первые 2 тензора можно напрямую использовать в tf.slice для обрезки изображения. Последний может быть предоставлен в tf.image.draw_bounding_boxes для визуализации вида bounding box.
Bounding box предоставляются и возвращаются в виде [y_min, x_min, y_max, x_max]. Координаты bounding box — числа с плавающей точкой в [0.0, 1.0] относительно ширины и высоты базового 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, что если информация о bounding box недоступна, установка use_image_if_no_bounding_boxes = true предполагает существование одной неявной bounding box, охватывающей всё изображение. Если use_image_if_no_bounding_boxes ложно и bounding boxes не предоставлены, возникает ошибка.
| Аргументы | |
|---|---|
image_size | A Tensor. Должен быть одним из следующих типов: uint8, int8, int16, int32, int64. 1-D, содержащий [height, width, channels]. |
bounding_boxes | A Tensor типа float32. 3-D с формой [batch, N, 4] описывает N bounding boxes, связанных с изображением. |
seed | Необязательный int. По умолчанию 0. Если seed или seed2 установлены в отличное от нуля значение, генератор случайных чисел инициализируется данным seed. В противном случае он инициализируется случайным числом. |
seed2 | Необязательный int. По умолчанию 0. Второй генератор случайных чисел для предотвращения коллизий. |
min_object_covered | Необязательный float. По умолчанию 0.1. Область обрезки изображения должна содержать не менее этой доли любой предоставленной bounding box. Значение этого параметра должно быть неотрицательным. В случае 0, область обрезки не должна пересекаться ни с одной из предоставленных bounding box. |
aspect_ratio_range | Необязательный список floats. По умолчанию [0.75, 1.33]. Отношение сторон обрезаемой области (ширина / высота) должно быть в этом диапазоне. |
area_range | Необязательный список floats. По умолчанию [0.05, 1]. Область обрезки изображения должна содержать долю предоставленного изображения в этом диапазоне. |
max_attempts | Необязательный int. По умолчанию 100. Количество попыток сгенерировать обрезаемую область изображения с заданными ограничениями. После max_attempts неудач возвращается всё изображение. |
use_image_if_no_bounding_boxes | Необязательный bool. По умолчанию False. Управляет поведением, если bounding boxes не предоставлены. Если истинно, предполагает неявную bounding box, покрывающую весь вход. Если ложно, вызывает ошибку. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
Кортеж объектов Tensor (begin, size, bboxes). | |
begin | A Tensor. Имеет тот же тип, что и image_size. |
size | A Tensor. Имеет тот же тип, что и image_size. |
bboxes | A Tensor типа float32. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/raw_ops/SampleDistortedBoundingBox