Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

aliran tensor:: operasi:: Contoh Kotak Batas Terdistorsi :: Attr

#include <image_ops.h>

Penyetel atribut opsional untuk SampleDistortedBoundingBox .

Ringkasan

Atribut publik
`area_range_ = Default_area_range()`	`gtl::ArraySlice< float >`
`aspect_ratio_range_ = Default_aspect_ratio_range()`	`gtl::ArraySlice< float >`
`max_attempts_ = 100`	`int64`
`min_object_covered_ = 0.1f`	`float`
`seed2_ = 0`	`int64`
`seed_ = 0`	`int64`
`use_image_if_no_bounding_boxes_ = false`	`bool`

Fungsi publik
`AreaRange (const gtl::ArraySlice< float > & x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Area gambar yang dipotong harus berisi sebagian kecil dari gambar yang disediakan dalam rentang ini.
`AspectRatioRange (const gtl::ArraySlice< float > & x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Area gambar yang dipotong harus memiliki rasio aspek = lebar/tinggi dalam rentang ini.
`MaxAttempts (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Jumlah upaya untuk menghasilkan wilayah gambar yang dipotong dengan batasan yang ditentukan.
`MinObjectCovered (float x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Area gambar yang dipotong harus berisi setidaknya sebagian kecil dari kotak pembatas yang disediakan.
`Seed (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Jika salah satu `seed` atau `seed2` disetel ke bukan nol, generator nomor acak akan diunggulkan oleh `seed` yang diberikan.
`Seed2 (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Benih kedua untuk menghindari benturan benih.
`UseImageIfNoBoundingBoxes (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Mengontrol perilaku jika tidak ada kotak pembatas yang disediakan.

gtl::ArraySlice< float > tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBox::Attrs::area_range_ = Default_area_range()

gtl::ArraySlice< float > tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBox::Attrs::aspect_ratio_range_ = Default_aspect_ratio_range()

int64 tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBox::Attrs::max_attempts_ = 100

float tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBox::Attrs::min_object_covered_ = 0.1f

int64 tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBox::Attrs::seed2_ = 0

int64 tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBox::Attrs::seed_ = 0

bool tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBox::Attrs::use_image_if_no_bounding_boxes_ = false

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBox::Attrs::AreaRange(
  const gtl::ArraySlice< float > & x
)

Area gambar yang dipotong harus berisi sebagian kecil dari gambar yang disediakan dalam rentang ini.

Defaultnya adalah [0,05, 1]

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBox::Attrs::AspectRatioRange(
  const gtl::ArraySlice< float > & x
)

Area gambar yang dipotong harus memiliki rasio aspek = lebar/tinggi dalam rentang ini.

Defaultnya adalah [0,75, 1,33]

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBox::Attrs::MaxAttempts(
  int64 x
)

Jumlah upaya untuk menghasilkan wilayah gambar yang dipotong dengan batasan yang ditentukan.

Setelah max_attempts gagal, kembalikan seluruh gambar.

Defaultnya adalah 100

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBox::Attrs::MinObjectCovered(
  float x
)

Area gambar yang dipotong harus berisi setidaknya sebagian kecil dari kotak pembatas yang disediakan.

Nilai parameter ini tidak boleh negatif. Dalam kasus 0, area yang dipotong tidak perlu tumpang tindih dengan kotak pembatas mana pun yang disediakan.

Defaultnya adalah 0,1

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBox::Attrs::Seed(
  int64 x
)

Jika salah satu seed atau seed2 disetel ke bukan nol, generator nomor acak akan diunggulkan oleh seed yang diberikan.

Jika tidak, ia akan diunggulkan dengan benih acak.

Defaultnya adalah 0

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBox::Attrs::Seed2(
  int64 x
)

Benih kedua untuk menghindari benturan benih.

Defaultnya adalah 0

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBox::Attrs::UseImageIfNoBoundingBoxes(
  bool x
)

Mengontrol perilaku jika tidak ada kotak pembatas yang disediakan.

Jika benar, asumsikan kotak pembatas implisit mencakup seluruh masukan. Jika salah, buatlah kesalahan.

Defaultnya salah