python-3.x - 为什么需要在tensorflow中为sample_distorted_bounding_box指定参数'bounding_boxes'？

Question

sample_distorted_bounding_box(
    image_size,
    bounding_boxes,
    ...
)

边界框以 [y_min, x_min, y_max, x_max] 的形式提供和返回。边界框坐标是相对于底层图像的宽度和高度在 [0.0, 1.0] 中的浮点数。

该函数将返回一个随机扭曲的边界框，为什么我需要在使用它之前指定一个边界框？

标签： python-3.xtensorflow

Answer 1

这是因为此函数计算的框可以使用提供的框作为输入来指导采样。

更具体地说，sample_distorted_bounding_boxes可以强制返回的随机框包含输入边界框的最小部分。目标是避免边界框不包含或不相关信息。该分数由参数控制min_object_covered，默认为 0.1。

请注意，输入bounding_boxes可能为空，在这种情况下，它默认为覆盖整个图像的单个框。