StatelessSampleDistortedBoundingBox

Genera in modo deterministico un riquadro di delimitazione distorto in modo casuale per un'immagine.

Le annotazioni del riquadro di delimitazione vengono spesso fornite in aggiunta alle etichette vere e proprie nelle attività di riconoscimento delle immagini o di localizzazione degli oggetti. Una tecnica comune per addestrare un tale sistema è quella di distorcere casualmente un'immagine preservandone il contenuto, ovvero l'aumento dei dati . Questo Op, dato lo stesso "seme", produce in modo deterministico una localizzazione distorta in modo casuale di un oggetto, ovvero un riquadro di delimitazione, data una "dimensione_immagine", "bounding_boxes" e una serie di vincoli.

L'output di questa operazione è un singolo riquadro di delimitazione che può essere utilizzato per ritagliare l'immagine originale. L'output viene restituito come 3 tensori: `begin`, `size` e `bboxes`. I primi 2 tensori possono essere inseriti direttamente in tf.slice per ritagliare l'immagine. Quest'ultimo può essere fornito a tf.image.draw_bounding_boxes per visualizzare l'aspetto del riquadro di delimitazione.

I riquadri di delimitazione vengono forniti e restituiti come "[y_min, x_min, y_max, x_max]". Le coordinate del riquadro di delimitazione sono float in "[0.0, 1.0]" rispetto alla larghezza e all'altezza dell'immagine sottostante.

L'output di questo Op è garantito essere lo stesso dato lo stesso `seed` ed è indipendente dal numero di volte in cui viene chiamata la funzione e dalle impostazioni del seed globale (ad esempio tf.random.set_seed ).

Utilizzo di esempio:

>>> immagine = np.array([[[1], [2], [3]], [[4], [5], [6]], [[7], [8], [9] ]]) >>> bbox = tf.costante( ... [0.0, 0.0, 1.0, 1.0], dtype=tf.float32, forma=[1, 1, 4]) >>> seme = (1, 2 ) >>> # Genera un singolo riquadro di delimitazione distorto. >>> bbox_begin, bbox_size, bbox_draw = ( ... tf.image.stateless_sample_distorted_bounding_box( ... tf.shape(image), bounding_boxes=bbox, seed=seed)) >>> # Utilizza il riquadro di delimitazione per distorcere l'immagine . >>> tf.slice(immagine, bbox_begin, bbox_size) >>> # Disegna il riquadro di delimitazione in un riepilogo dell'immagine. >>> colori = np.array([[1.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 1.0]]) >>> tf.image.draw_bounding_boxes( ... tf.expand_dims(tf.cast(image, tf .float32),0), bbox_draw, colori)

Tieni presente che se non sono disponibili informazioni sul riquadro di delimitazione, l'impostazione `use_image_if_no_bounding_boxes = true` presuppone che esista un singolo riquadro di delimitazione implicito che copre l'intera immagine. Se `use_image_if_no_bounding_boxes` è false e non vengono forniti riquadri di delimitazione, viene generato un errore.