tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomContrast
Изменяет контрастность изображения или изображений случайным образом.
Наследуется от: PreprocessingLayer, Layer, Module
tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomContrast(
factor, seed=None, name=None, **kwargs
)
Контрастность изменяется независимо для каждого канала каждого изображения во время обучения.
Для каждого канала этот слой вычисляет среднее значение пикселей изображения в канале, а затем изменяет каждый компонент x каждого пикселя на (x - mean) * contrast_factor + mean.
Входная форма:
4D тензор со следующей формой: (samples, height, width, channels), data_format='channels_last'.
Выходная форма:
4D тензор со следующей формой: (samples, height, width, channels), data_format='channels_last'.
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | если нижняя граница не находится в диапазоне [0, 1], или верхняя граница отрицательная. |
| Атрибуты | |
|---|---|
factor | положительное число с плавающей точкой, представленное в виде доли значения, или кортеж длиной 2, представляющий нижнюю и верхнюю границы. Когда представлено как одно число с плавающей точкой, нижняя = верхняя. Коэффициент контрастности будет случайным образом выбран из диапазона [1.0 - нижняя, 1.0 + верхняя]. |
seed | Целое число. Используется для создания случайного зерна. |
name | Строка, имя слоя. |
Методы
adapt
adapt(
data, reset_state=True
)
Настраивает состояние слоя предобработки в соответствии с передаваемыми данными.
| Аргументы | |
|---|---|
data | Данные для обучения. Можно передать либо как tf.data Dataset, либо как массив NumPy. |
reset_state | Необязательный аргумент, определяющий, следует ли очистить состояние слоя в начале вызова adapt, или следует ли начать с существующего состояния. Этот аргумент может не относиться ко всем слоям предобработки: подкласс PreprocessingLayer может выбрать выбрасывание исключения, если 'reset_state' установлено в False. |
© 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/r2.4/api_docs/python/tf/keras/layers/experimental/preprocessing/RandomContrast
