מחלץ חיתולים מטנסור תמונת הקלט ומשנה את גודלם.
מחלץ חיתולים מטנסור תמונת הקלט ומשנה את גודלם באמצעות דגימה ביליניארית או דגימה של השכן הקרוב (אולי עם שינוי ביחס רוחב-גובה) לגודל פלט נפוץ שצוין ב-'crop_size'. זה יותר כללי מהאופציה `crop_to_bounding_box` אשר מחלץ פרוסה בגודל קבוע מתמונת הקלט ואינו מאפשר שינוי גודל או שינוי יחס רוחב-גובה.
מחזירה טנזור עם 'חתכים' מהקלט 'תמונה' במיקומים שהוגדרו במיקומי התיבה התוחמת ב'תיבות'. גודל התיבות החתוכים משתנה כולן (עם אינטרפולציה ביליניארית או שכן הקרובה ביותר) ל-`גודל = [crop_height, crop_width]`. התוצאה היא טנזור 4-D `[num_boxes, crop_height, crop_width, depth]`. שינוי הגודל מיושר לפינה. בפרט, אם `boxes = [[0, 0, 1, 1]]`, השיטה תיתן תוצאות זהות לשימוש ב`tf.image.resize_bilinear()` או `tf.image.resize_nearest_neighbor()`(תלוי ב הארגומנט `method`) עם `align_corners=True`.
כיתות מקוננות
מעמד | CropAndResize.Options | תכונות אופציונליות עבור CropAndResize |
קבועים
חוּט | OP_NAME | השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow |
שיטות ציבוריות
פלט < TFloat32 > | asOutput () מחזירה את הידית הסמלית של הטנזור. |
סטטי CropAndResize | |
פלט < TFloat32 > | יבולים () טנזור 4-D של צורה `[מספר_תיבות, גובה_יבול, רוחב_יבול, עומק]`. |
סטטי CropAndResize.Options | extrapolationValue (Float extrapolationValue) |
סטטי CropAndResize.Options | שיטה (שיטת מחרוזת) |
שיטות בירושה
קבועים
מחרוזת סופית סטטית ציבורית OP_NAME
השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow
שיטות ציבוריות
פלט ציבורי < TFloat32 > asOutput ()
מחזירה את הידית הסמלית של הטנזור.
כניסות לפעולות TensorFlow הן יציאות של פעולת TensorFlow אחרת. שיטה זו משמשת להשגת ידית סמלית המייצגת את חישוב הקלט.
Public static CropAndResize create ( scope scope, Operand <? מרחיב את TNumber > image, Operand < TFloat32 > boxes, Operand < TInt32 > boxInd, Operand < TInt32 > cropSize, Options... options)
שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת CropAndResize חדשה.
פרמטרים
תְחוּם | ההיקף הנוכחי |
---|---|
תמונה | טנזור 4-D של צורה `[אצווה, תמונה_גובה, תמונה_רוחב, עומק]`. גם `image_height` וגם `image_width` צריכים להיות חיוביים. |
קופסאות | טנזור דו-ממדי של צורה `[num_boxes, 4]`. השורה `i`-th של הטנזור מציינת את הקואורדינטות של תיבה בתמונה `box_ind[i]` ומצוינת בקואורדינטות מנורמלות `[y1, x1, y2, x2]`. ערך קואורדינטה מנורמל של `y` ממופה לקואורדינטת התמונה ב-`y * (image_height - 1)`, כך שהמרווח `[0, 1]` של גובה התמונה המנורמל ממופה ל-`[0, image_height - 1 ]` בקואורדינטות גובה התמונה. אנו מאפשרים 'y1' > 'y2', ובמקרה זה החיתוך שנדגם הוא גרסה מתהפכת של התמונה המקורית. ממד הרוחב מטופל באופן דומה. מותרות קואורדינטות מנורמלות מחוץ לטווח `[0, 1]`, ובמקרה זה אנו משתמשים ב-`extrapolation_value` כדי להוציא את ערכי תמונת הקלט. |
boxInd | טנזור 1-D של צורה `[num_boxes]` עם ערכי int32 ב-`[0, batch)`. הערך של `box_ind[i]` מציין את התמונה שאליה מתייחסת התיבה `i`-th. |
cropSize | טנזור 1-D של 2 אלמנטים, `גודל = [crop_height, crop_width]`. כל תיקוני התמונה החתוכים משתנים לגודל זה. יחס הגובה-רוחב של תוכן התמונה אינו נשמר. גם `Crop_height` וגם `crop_width` צריכים להיות חיוביים. |
אפשרויות | נושא ערכי תכונות אופציונליות |
החזרות
- מופע חדש של CropAndResize
Public static CropAndResize.Options extrapolationValue (Float extrapolationValue)
פרמטרים
אקסטרפולציהValue | ערך המשמש עבור אקסטרפולציה, כאשר רלוונטי. |
---|
שיטת CropAndResize.Options סטטית ציבורית (שיטת מחרוזת)
פרמטרים
שיטה | מחרוזת המציינת את שיטת הדגימה לשינוי גודל. זה יכול להיות `"בילינארי"` או `"הקרוב ביותר"` ובברירת המחדל הוא `"בילינארי"`. נכון לעכשיו, שתי שיטות דגימה נתמכות: Bilinear ו-Narest Neighbor. |
---|