Python mxnet.image.CreateDetAugmenter用法及代碼示例

用法: mxnet.image.CreateDetAugmenter(data_shape, resize=0, rand_crop=0, rand_pad=0, rand_gray=0, rand_mirror=False, mean=None, std=None, brightness=0, contrast=0, saturation=0, pca_noise=0, hue=0, inter_method=2, min_object_covered=0.1, aspect_ratio_range=(0.75, 1.33), area_range=(0.05, 3.0), min_eject_coverage=0.3, max_attempts=50, pad_val=(127, 127, 127))

參數：

data_shape：(tuple of int) - 輸出數據的形狀
resize：(int) - 如果開始時大於 0，則調整短邊的大小
rand_crop：(float) - [0, 1]，應用隨機裁剪的概率
rand_pad：(float) - [0, 1]，應用隨機填充的概率
rand_gray：(float) - [0, 1]，所有通道轉換為灰度的概率
rand_mirror：(bool) - 是否以 0.5 的概率對圖像應用水平翻轉
mean：(np.ndarray or None) - [r, g, b] 的平均像素值
std：(np.ndarray or None) - [r, g, b] 的標準差
brightness：(float) - 亮度抖動範圍(百分比)
contrast：(float) - 對比度抖動範圍(百分比)
saturation：(float) - 飽和抖動範圍(百分比)
hue：(float) - 色相抖動範圍(百分比)
pca_noise：(float) - Pca 噪音水平(百分比)
inter_method：(int, default=2(Area-based)) -所有調整大小操作的插值方法可能的值： 0：最近鄰插值。 1：雙線性插值。 2：基於區域(使用像素區域關係重采樣)。它可能是圖像抽取的首選方法，因為它會給出 moire-free 結果。但是當圖像被縮放時，它類似於最近鄰方法。 (默認使用)。 3：4x4 像素鄰域上的雙三次插值。 4：8x8 像素鄰域上的 Lanczos 插值。 9：放大的三次，縮小的麵積，其他的雙線性 10：從上麵提到的插值方法中隨機選擇。注意：在縮小圖像時，通常使用基於 AREA 的插值效果最好，而在放大圖像時，通常使用雙三次(慢)或雙線性(更快但看起來還不錯)效果最好。
min_object_covered：(float) - 圖像的裁剪區域必須至少包含所提供的任何邊界框的這一部分。此參數的值應為非負數。在 0 的情況下，裁剪區域不需要與提供的任何邊界框重疊。
min_eject_coverage：(float) - 裁剪樣本的最小覆蓋率 w.r.t 其原始大小。有了這個約束，裁剪後具有邊區域的對象將被丟棄。
aspect_ratio_range：(tuple of floats) - 圖像的裁剪區域必須在此範圍內具有縱橫比 = 寬度 /高度。
area_range：(tuple of floats) - 圖像的裁剪區域必須包含此範圍內提供的圖像的一小部分。
max_attempts：(int) - 嘗試生成指定約束的圖像的裁剪/填充區域的次數。 max_attempts 失敗後，返回原始圖像。
pad_val：(float) - 啟用填充時要填充的像素值。 pad_val 將自動減去平均值並除以標準(如果適用)。

創建用於檢測的增強器。

例子：

>>> # An example of creating multiple augmenters
>>> augs = mx.image.CreateDetAugmenter(data_shape=(3, 300, 300), rand_crop=0.5,
...    rand_pad=0.5, rand_mirror=True, mean=True, brightness=0.125, contrast=0.125,
...    saturation=0.125, pca_noise=0.05, inter_method=10, min_object_covered=[0.3, 0.5, 0.9],
...    area_range=(0.3, 3.0))
>>> # dump the details
>>> for aug in augs:
...    aug.dumps()

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注：本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.image.CreateDetAugmenter。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。