tf.raw_ops.SampleDistortedBoundingBoxV2
Генерация одного случайного искажённого прямоугольника для изображения.
tf.raw_ops.SampleDistortedBoundingBoxV2(
image_size, bounding_boxes, min_object_covered, seed=0, seed2=0,
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 прямоугольников часто предоставляются вместе с истинными метками в задачах распознавания изображений или локализации объектов. Распространённый метод обучения такой системы — случайное искажение изображения при сохранении его содержимого, т. е. усиление данных. Этот оператор выводит случайное искажённое положение объекта, т. е. прямоугольник, заданное image_size, bounding_boxes и рядом ограничений.
Выход этого оператора — один прямоугольник, который может быть использован для обрезки исходного изображения. Выход возвращается в виде 3 тензоров: begin, size и bboxes. Первые 2 тензора можно напрямую передать в tf.slice для обрезки изображения. Последний может быть передан в tf.image.draw_bounding_boxes для визуализации прямоугольника.
Прямоугольники предоставляются и возвращаются как [y_min, x_min, y_max, x_max]. Координаты прямоугольника — 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 прямоугольнике отсутствует, установка use_image_if_no_bounding_boxes = true предполагает наличие одного неявного прямоугольника, охватывающего всё изображение. Если use_image_if_no_bounding_boxes имеет значение false и прямоугольники не заданы, возникает ошибка.
| Аргументы | |
|---|---|
image_size | A Tensor. Должно быть одного из следующих типов: uint8, int8, int16, int32, int64. 1-мерный, содержащий [height, width, channels]. |
bounding_boxes | A Tensor типа float32. 3-мерный с формой [batch, N, 4] описывающей N прямоугольников, связанных с изображением. |
min_object_covered | A Tensor типа float32. Обрезанная область изображения должна содержать по крайней мере эту долю любого предоставленного прямоугольника. Значение этого параметра должно быть неотрицательным. В случае 0, обрезанная область не должна перекрываться ни с одним из предоставленных прямоугольников. |
seed | Необязательное int. По умолчанию 0. Если seed или seed2 установлены в ненулевое значение, генератор случайных чисел инициализируется заданным seed. В противном случае он инициализируется случайным значением. |
seed2 | Необязательное int. По умолчанию 0. Второй параметр генерации, чтобы избежать коллизии. |
aspect_ratio_range | Необязательный список floats. По умолчанию [0.75, 1.33]. Отношение сторон обрезанной области изображения = ширина / высота должно находиться в этом диапазоне. |
area_range | Необязательный список floats. По умолчанию [0.05, 1]. Обрезанная область изображения должна содержать долю предоставленного изображения в этом диапазоне. |
max_attempts | Необязательное int. По умолчанию 100. Количество попыток генерации обрезанной области изображения с заданными ограничениями. После max_attempts неудач вернуть всё изображение. |
use_image_if_no_bounding_boxes | Необязательное bool. По умолчанию False. Управляет поведением, если прямоугольники не заданы. Если true, предполагается неявный прямоугольник, охватывающий весь вход. Если false, возникает ошибка. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
Кортеж объектов Tensor (начало, размер, прямоугольники). | |
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/r2.4/api_docs/python/tf/raw_ops/SampleDistortedBoundingBoxV2