tf.image.sample_distorted_bounding_box

Генерирует один случайный искаженный прямоугольник для изображения.

tf.image.sample_distorted_bounding_box(
    image_size,
    bounding_boxes,
    seed=0,
    min_object_covered=0.1,
    aspect_ratio_range=None,
    area_range=None,
    max_attempts=None,
    use_image_if_no_bounding_boxes=None,
    name=None
)

Аннотации прямоугольников часто предоставляются дополнительно к истинным меткам в задачах распознавания изображений или локализации объектов. Распространённый метод обучения такой системы заключается в случайном искажении изображения при сохранении его содержимого, т.е. усилении данных. Данный оператор выводит случайно искажённую локализацию объекта, т.е. прямоугольник, учитывая image_size, bounding_boxes и ряд ограничений.

Выходной результат этого оператора — один прямоугольник, который может быть использован для обрезки исходного изображения. Результат возвращается как 3 тензора: 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 прямоугольников — 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,
    min_object_covered=0.1)

# 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.compat.v1.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 недоступна, установка use_image_if_no_bounding_boxes = true предполагает наличие одного неявного прямоугольника, охватывающего всё изображение. Если use_image_if_no_bounding_boxes равно false и прямоугольники не заданы, генерируется ошибка.

Для получения детерминированных результатов с заданным значением seed, используйте tf.image.stateless_sample_distorted_bounding_box. В отличие от использования параметра seed с операторами tf.image.random_*, операторы tf.image.stateless_random_* гарантируют одинаковые результаты при одинаковом зерне независимо от того, сколько раз функция вызывается, и независимо от настроек глобального зерна (например, tf.random.set_seed).