有没有办法在所有预处理/增强后查看tensorflow object detection api
训练的图像。
我想验证一切正常。我能够验证调整大小,我在查看图片后调整大小,但我显然无法为增强选项做到这一点。
TIA
我回答了类似的问题here。
您可以使用api提供的测试脚本并进行一些更改以满足您的需求。
我写了一个名为augmentation_test.py
的小测试脚本。它借用了input_test.py
的一些代码
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import functools
import os
from absl.testing import parameterized
import numpy as np
import tensorflow as tf
from scipy.misc import imsave, imread
from object_detection import inputs
from object_detection.core import preprocessor
from object_detection.core import standard_fields as fields
from object_detection.utils import config_util
from object_detection.utils import test_case
FLAGS = tf.flags.FLAGS
class DataAugmentationFnTest(test_case.TestCase):
def test_apply_image_and_box_augmentation(self):
data_augmentation_options = [
(preprocessor.random_horizontal_flip, {
})
]
data_augmentation_fn = functools.partial(
inputs.augment_input_data,
data_augmentation_options=data_augmentation_options)
tensor_dict = {
fields.InputDataFields.image:
tf.constant(imread('lena.jpeg').astype(np.float32)),
fields.InputDataFields.groundtruth_boxes:
tf.constant(np.array([[.5, .5, 1., 1.]], np.float32))
}
augmented_tensor_dict =
data_augmentation_fn(tensor_dict=tensor_dict)
with self.test_session() as sess:
augmented_tensor_dict_out = sess.run(augmented_tensor_dict)
imsave('lena_out.jpeg',augmented_tensor_dict_out[fields.InputDataFields.image])
if __name__ == '__main__':
tf.test.main()
您可以将此脚本放在models/research/object_detection/
下,只需使用python augmentation_test.py
运行它(当然您需要先安装API)。要成功运行它,您应该提供任何图像名称“lena.jpeg”,增强后的输出图像将保存为“lena_out.jpeg”。
请注意,我在脚本中使用了preprocessor.random_horizontal_flip
。结果显示random_horizontal_flip
后输入图像的确切位置。要使用其他扩充选项对其进行测试,您可以将random_horizontal_flip
替换为其他方法(均在preprocessor.py中定义),您可以将其他选项附加到data_augmentation_options
列表,例如:
data_augmentation_options = [(preprocessor.resize_image, {
'new_height': 20,
'new_width': 20,
'method': tf.image.ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR
}),(preprocessor.random_horizontal_flip, {
})]