ImageGrayscalingEstimator Classe

Definizione

Spazio dei nomi:

Microsoft.ML.Transforms.Image

Assembly:

Microsoft.ML.ImageAnalytics.dll

Pacchetto:

Microsoft.ML.ImageAnalytics v3.0.1

IEstimator<TTransformer>per .ImageGrayscalingTransformer

public sealed class ImageGrayscalingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Image.ImageGrayscalingTransformer>

type ImageGrayscalingEstimator = class
    inherit TrivialEstimator<ImageGrayscalingTransformer>

Public NotInheritable Class ImageGrayscalingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of ImageGrayscalingTransformer)

Ereditarietà

Object

TrivialEstimator<ImageGrayscalingTransformer>

ImageGrayscalingEstimator

Commenti

Caratteristiche dello strumento di stima

Questo stimatore deve esaminare i dati per eseguire il training dei relativi parametri?	No
Tipo di dati della colonna di input	MLImage
Tipo di dati della colonna di output	MLImage
NuGet richiesto oltre a Microsoft.ML	Microsoft.ML.ImageAnalytics
Esportabile in ONNX	No

Il risultato ImageGrayscalingTransformer crea una nuova colonna, denominata come specificato nei parametri del nome della colonna di output e converte l'immagine dalla colonna di input in un'immagine in scala di grigio. Le immagini potrebbero essere convertite in scala di grigio per ridurre la complessità del modello. Le immagini disattivate contengono meno informazioni da elaborare rispetto alle immagini colorate. Un altro caso d'uso per la conversione in scala di grigio consiste nel generare nuove immagini da quelle esistenti, quindi è possibile avere un set di dati più grande, una tecnica nota come aumento dei dati. Per le pipeline di elaborazione delle immagini end-to-end e gli scenari nelle applicazioni, vedere gli esempi nel repository github machinelearning-samples.

Controllare la sezione Vedere anche i collegamenti agli esempi di utilizzo.

Metodi

Fit(IDataView)	IEstimator<TTransformer>per .ImageGrayscalingTransformer (Ereditato da TrivialEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	Restituisce l'oggetto SchemaShape dello schema che verrà prodotto dal trasformatore. Usato per la propagazione e la verifica dello schema in una pipeline.

Metodi di estensione

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Aggiungere un "checkpoint di memorizzazione nella cache" alla catena di stima. Ciò garantisce che gli estimatori downstream vengano sottoposti a training sui dati memorizzati nella cache. È utile avere un checkpoint di memorizzazione nella cache prima dei training che accettano più passaggi di dati.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Dato un stimatore, restituire un oggetto wrapping che chiamerà un delegato una volta Fit(IDataView) chiamato. Spesso è importante che un stimatore restituisca informazioni su ciò che è stato adatto, che è il motivo per cui il Fit(IDataView) metodo restituisce un oggetto tipizzato in modo specifico, anziché solo un oggetto generale ITransformer. Tuttavia, allo stesso tempo, IEstimator<TTransformer> sono spesso formati in pipeline con molti oggetti, quindi potrebbe essere necessario creare una catena di stima tramite EstimatorChain<TLastTransformer> dove lo stimatore per cui si vuole ottenere il trasformatore è sepolto da qualche parte in questa catena. Per questo scenario, è possibile collegare questo metodo a un delegato che verrà chiamato una volta chiamato fit.

Vedi anche

• ConvertToGrayscale(TransformsCatalog, String, String)