Увеличение данных в API обнаружения объектов Tensorflow
В конфигурационном файле нам предоставляется опция дополнения по умолчанию, как показано ниже.
data_augmentation_options {
random_horizontal_flip {
}
}
Но мне было интересно, как это работает со значениями ограничивающего прямоугольника (поля истинности земли), заданными с тренировочными изображениями. поэтому я посмотрел на preprocessor.py, random_horizont_flip() принимает параметр "boxes=None". Поскольку в файле конфигурации нет аргументов, я предполагаю, что этот переворот не учитывает ограничивающий прямоугольник при случайном горизонтальном перевороте.
Мой вопрос заключается в том, какие аргументы я использую, чтобы добавить значение ограничивающего прямоугольника в файле конфигурации в приведенном выше разделе фрагмента кода.
1 ответ
Коробки тоже перевернутся. Если вы посмотрите вниз в файле препроцессора, вы увидите карту, которая определяет, какие входные данные из тензорного словаря будут переданы в функцию препроцессора. Поля истинности передаются в random_horizont_flip.