tensorflow :: ops :: SampleDistortedBoundingBoxV2

Gere uma única caixa delimitadora distorcida aleatoriamente para uma imagem.

Resumo

As anotações de caixa delimitadora são freqüentemente fornecidas além de rótulos de verdade em tarefas de reconhecimento de imagem ou localização de objetos. Uma técnica comum para treinar tal sistema é distorcer aleatoriamente uma imagem enquanto preserva seu conteúdo, ou seja, aumento de dados . Este Op produz uma localização distorcida aleatoriamente de um objeto, ou seja, caixa delimitadora, dado um image_size , image_size bounding_boxes e uma série de restrições.

A saída desta Op é uma única caixa delimitadora que pode ser usada para cortar a imagem original. A saída é retornada como 3 tensores: begin , size e bboxes . Os primeiros 2 tensores podem ser alimentados diretamente em tf.slice para cortar a imagem. O último pode ser fornecido para tf.image.draw_bounding_boxes para visualizar a aparência da caixa delimitadora.

Caixas delimitadoras são fornecidas e retornadas como [y_min, x_min, y_max, x_max] . As coordenadas da caixa delimitadora são flutuações em [0.0, 1.0] relação à largura e altura da imagem subjacente.

Por exemplo,

    # 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)

Observe que se nenhuma informação de caixa delimitadora estiver disponível, definir use_image_if_no_bounding_boxes = true assumirá que há uma única caixa delimitadora implícita cobrindo toda a imagem. Se use_image_if_no_bounding_boxes for false e nenhuma caixa delimitadora for fornecida, um erro será gerado.

Argumentos:

• escopo: um objeto Scope
• tamanho_da_imagem: 1-D, contendo [height, width, channels] .
• bounding_boxes: 3-D com forma [batch, N, 4] descreve as N caixas limitadoras associadas à imagem.
• min_object_covered: A área recortada da imagem deve conter pelo menos esta fração de qualquer caixa delimitadora fornecida. O valor deste parâmetro não deve ser negativo. No caso de 0, a área cortada não precisa se sobrepor a nenhuma das caixas delimitadoras fornecidas.

Atributos opcionais (consulte Attrs ):

• seed: Se seed ou seed2 forem configurados para um valor diferente de zero, o gerador de números aleatórios é propagado pelo seed fornecido. Caso contrário, é semeado por uma semente aleatória.
• seed2: Uma segunda semente para evitar a colisão de sementes.
• aspect_ratio_range: A área cortada da imagem deve ter uma proporção = largura / altura dentro deste intervalo.
• intervalo_área: a área recortada da imagem deve conter uma fração da imagem fornecida dentro deste intervalo.
• max_attempts: Número de tentativas de gerar uma região recortada da imagem das restrições especificadas. Após max_attempts falhas de max_attempts , retorne a imagem inteira.
• use_image_if_no_bounding_boxes: controla o comportamento se nenhuma caixa delimitadora for fornecida. Se verdadeiro, assume uma caixa delimitadora implícita cobrindo toda a entrada. Se for falso, gera um erro.

Retorna:

• [offset_height, offset_width, 0] Output : 1-D, contendo [offset_height, offset_width, 0] . Fornece como entrada para tf.slice .
• Tamanho de Output : 1-D, contendo [target_height, target_width, -1] . Fornece como entrada para tf.slice .
• Bboxes de Output : 3-D com forma [1, 1, 4] contendo a caixa delimitadora distorcida. Forneça como entrada tf.image.draw_bounding_boxes .

Atributos públicos

::tensorflow::Output bboxes

::tensorflow::Output begin

Operation operation

::tensorflow::Output size

 SampleDistortedBoundingBoxV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input image_size,
  ::tensorflow::Input bounding_boxes,
  ::tensorflow::Input min_object_covered
)

 SampleDistortedBoundingBoxV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input image_size,
  ::tensorflow::Input bounding_boxes,
  ::tensorflow::Input min_object_covered,
  const SampleDistortedBoundingBoxV2::Attrs & attrs
)

Attrs AreaRange(
  const gtl::ArraySlice< float > & x
)

Attrs AspectRatioRange(
  const gtl::ArraySlice< float > & x
)

Attrs MaxAttempts(
  int64 x
)

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)

Attrs UseImageIfNoBoundingBoxes(
  bool x
)